Python 2.7 中是否有一个很好的工具箱来处理和分析缺失值？
在 Python 3.6 中有一个很好的工具箱（missingno）：https ://github.com/ResidentMario/missingno
我需要在 Python 2.7 中工作。所以，这就是我问的原因。
在 Python 2.7 中处理 NaN 的工具箱
数据挖掘
Python
缺失数据
2022-02-17 02:29:48
1个回答
首先，可视化缺失值：
我正在使用 Python 2.7
import pandas
import numpy
from pandas import DataFrame
import seaborn as sns
df = DataFrame({'A' : [0,1,numpy.nan, 5 ,6],'B':[30,numpy.nan,numpy.nan,8,10]})
df
A B
0 0.0 30.0
1 1.0 NaN
2 NaN NaN
3 5.0 8.0
4 6.0 10.0
sns.heatmap(df.isnull(),yticklabels=False,cbar=False,cmap='BuPu')
如果你想删除包含缺失值的行，
df.dropna(axis=0)
A B
0 0.0 30.0
3 5.0 8.0
4 6.0 10.0
如果你想删除包含缺失值的列，
df.dropna(axis=1)
如果你想用一个值填充 NaN：
df.fillna(0)
A B
0 0.0 30.0
1 1.0 0.0
2 0.0 0.0
3 5.0 8.0
4 6.0 10.0
你可以做一个填充/填充，bfill/backfill。如果您使用的是 jupyter，请点击shit 选项卡并展开文档。
欲了解更多信息，请参阅：https ://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/missing_data.html
我希望这回答了你的问题。