Pandas实战100例 | 案例 53: 处理缺失值

10月前作者：惊鸿若梦一书生分类：Toy博客阅读(43) 违法举报

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案例 53: 处理缺失值

知识点讲解

在数据分析中，处理缺失值是一个常见且重要的步骤。Pandas 提供了多种方法来处理 DataFrame 中的缺失值，包括填充缺失值和删除含有缺失值的行或列。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-799155.html

填充缺失值: 使用 fillna 方法可以将缺失值替换为指定的值。
删除缺失值: 使用 dropna 方法可以删除含有缺失值的行或列。

示例代码

# 准备数据和示例代码的运行结果，用于案例 53

# 示例数据
data_missing_values_handling = {
   
    'A': [1, 2, None,

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