Python-NaN空值的处理_python处理nan值

一、先读取数据集

将读取的表格信息命名为df

import pandas as pd
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
f = open(r"D:\Python\abalone.csv")
df = pd.read_csv(f,sep=",")
df.head()
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此时df为DataFrame的格式

二、检查是否有空值

null_all = df.isnull().sum()
null_all
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三、对空值进行填补

语法参数介绍

fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)
#value：固定值，可以用固定数字、均值、中位数、众数等，此外还可以用字典，series等形式数据；
#method:填充方法，'bfill','backfill','pad','ffill'
#axis: 填充方向，默认0和index，还可以填1和columns
#inplace:在原有数据上直接修改
#limit:填充个数，如1，每列只填充1个缺失值
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这里用中位值填补

# 中位值填补空值
df.fillna(df.median(),inplace=True)
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再次查看，确认

最后：关于更多填补方式，可以自行学习，这里只做简单介绍。