python 缺失值技术

Python 缺失值技术是用于处理数据集中缺失值的技术，它是数据处理中非常重要的一环。在实际应用中，许多数据集中都会存在缺失值的情况，如果不予处理，将会导致分析结果的不准确，进而影响业务决策。

在 Python 中，缺失值主要用 NaN（Not a number）来表示，它是一种 float 类型数据，通常使用 pandas 库进行处理。常用的缺失值处理技术有以下几种：

import pandas as pd# 读取含有缺失值的数据df = pd.read_csv('data.csv')# 判断是否存在缺失值df.isnull().sum()# 删除含有缺失值的样本df.dropna(inplace=True)# 使用平均数填充缺失值mean_value = df['age'].mean()df['age'].fillna(mean_value, inplace=True)# 使用众数填充缺失值mode_value = df['gender'].mode()df['gender'].fillna(mode_value[0], inplace=True)# 使用插值法填充缺失值df['age'] = df['age'].interpolate()

上述代码中，首先使用 pandas.read_csv() 函数读取包含缺失值的数据，然后使用 isnull().sum() 函数判断是否存在缺失值，如果存在缺失值，可以使用 dropna() 函数直接删除缺失值所在的样本，也可以使用 fillna() 函数填充缺失值。

其中 fillna() 函数可以使用平均数、中位数、众数等统计量填充，也可以使用插值法填充。在使用插值法填充缺失值时，需要注意选择合适的插值方式，如线性插值、多项式插值、样条插值等。

最后，需要强调的是，在进行缺失值处理时，需要根据实际情况选择合适的缺失值处理技术，避免对数据造成不必要的影响。

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