Pandas数据清洗的实现
更新时间：2023年11月22日 09:16:52 作者：阿松爱睡觉
在处理数据的时候,需要对数据进行一个清洗过程,本文就来介绍一下Pandas数据清洗的实现,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下
在处理数据的时候，需要对数据进行一个清洗过程。清洗操作包括：空白行的删除、数据完整性检验、数据填充、插值等内容。
下面是数据清洗过程中使用的具体方法
删除缺失值
DataFrame.dropna 方法用于删除含有缺失值的行或列，关键参数：axis 和how。
axis表示轴向，0 为行，1 为列，默认 0。
how表示删除形式，how = 'any' 表示只要有缺失值就删除；how='all' 表示全为缺失值才删除。
检测缺失值
DataFrame.isnull() 识别缺失值，返回包含True和False的 DataFrame。DataFrame.notnull() 方法识别非缺失值，返回包含True和False的 DataFrame。
上述两方法结合sum函数可用于检测数据序列中缺失值的分布情况。
填充缺失值
DataFrame.fillna 方法能用指定值替换缺失值。关键参数：value、method和axis。
value表示指定的填充值。
methodmethod = 'bfill'后向填充，用后面的非缺失值填充；method = 'ffill'前向填充，用前面的非缺失值填充。
axis表示操作轴向，默认1（列）。
拉格朗日插值
from scipy.interpolate import lagrange formula = lagrange(x,y)#formula是通过lagrange方法生成的公式，x和y为数据序列 ins_y = formula(ins_x)#ins_x为缺失值所在位置，ins_y为插值结果。
线性插值
from scipy.interpolate import interp1d#1是数字一 formula = interp1d(x,y,kind = 'linear')#formula是通过linear方法生成的公式，x和y为数据序列 ins_y = formula(ins_x)#ins_x为缺失值所在位置，ins_y为插值结果。
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