这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Pandas实战100例 | 案例 3: 数据清洗 - 处理缺失值。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
在现实世界的数据集中，经常会遇到缺失值。Pandas 提供了多种方法来处理这些缺失值，包括填充缺失值、删除含有缺失值的行或列。
检测缺失值文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-806718.html
# 检查数据集中的缺失值
missing_values = df.isnull()
print(missing_values.head())
填充缺失值文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-806718.html
# 用特定值填充缺失值
df_filled = df.fillna到了这里，关于Pandas实战100例 | 案例 3: 数据清洗 - 处理缺失值的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
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目录 数据清洗和处理 1.处理缺失值 1.1 删除缺失值： 1.2 填充缺失值： 1.3 插值： 2 数据类型转换 2.1 数据类型转换 2.2 日期和时间的转换： 2.3 分类数据的转换： 2.4 自定义数据类型的转换： 3 数据去重 4 数据合并和连接 数据清洗和处理 在数据清洗和处理方面，
案例 43: 数据排序 知识点讲解 在数据分析中，对数据进行排序是一项基本且常见的任务。Pandas 提供了 sort_values 方法，用于根据一列或多列的值对数据进行排序。 按一列排序 : 使用 sort_values 方法并指定 by 参数，可以按照某一列的值进行排序。你还可以通过 ascending 参数控制
案例 31: 转换为分类数据 知识点讲解 在处理包含文本数据的 DataFrame 时，将文本列转换为分类数据类型通常是一个好主意。这可以提高性能并节省内存。Pandas 允许将列转换为 category 类型。 分类数据类型 : category 类型适用于那些只包含有限数量不同值的列（例如，性别、产品
案例 24: 数据可视化 - 绘制基本图形 知识点讲解 数据可视化是数据分析中的一个重要环节，可以帮助更好地理解和解释数据。Pandas 集成了 Matplotlib，提供了简单的方法来绘制各种图形，如折线图、条形图、散点图等。 绘制图形 : 使用 DataFrame 的 plot 方法可以绘制不同类型的图
案例 13: 数据分类 - 使用 cut 对数值进行分箱 知识点讲解 在数据分析中，将连续的数值数据分类成不同的区间（或“分箱”）是一种常见的做法。Pandas 提供了 cut 函数，它可以根据你指定的分箱边界将数值数据分配到不同的类别中。 使用 cut 进行分箱 : 你可以指定一系列的边
案例 22: 分组运算 知识点讲解 Pandas 的 groupby 方法允许你对数据进行分组，并对每个分组应用聚合函数，如求和、求平均、求最大值等。这对于分类数据的分析非常重要。 分组后求和 : groupby 后使用 sum 方法可以对每个分组的数值求和。 分组后求平均 : groupby 后使用 mean 方法可
案例 54: 日期时间运算 知识点讲解 当处理带有 datetime 类型数据的 DataFrame 时，Pandas 提供了多种方法来提取和计算日期时间组件。这包括提取年份、月份、日期、星期几以及小时等。 提取日期时间组件 : 使用 .dt 访问器，可以从 datetime 类型的列中提取各种日期时间组件。 示例
案例 25: 计算相关系数 知识点讲解 在统计分析中，了解变量之间的关系是非常重要的。相关系数是衡量变量之间线性相关程度的一种方法。Pandas 提供了 corr 方法来计算列之间的相关系数。 相关系数 : 相关系数的值范围在 -1 到 1 之间。接近 1 表示正相关，接近 -1 表示负相关
案例 20: 日期时间运算 知识点讲解 Pandas 提供了强大的日期和时间处理功能。你可以从 datetime 类型的列中提取出年份、月份、日、星期等信息，也可以进行日期时间的加减运算。 提取日期时间信息 : 使用 dt 访问器，你可以从 datetime 类型的列中提取出年份 ( year )、月份 ( mon
案例 41: 字符串操作 知识点讲解 Pandas 提供了强大的字符串处理功能，这些功能类似于 Python 的标准字符串方法。你可以对 DataFrame 中的字符串数据执行各种操作，如分割、提取、计算长度等。 字符串分割 : 使用 str.split() 分割字符串。 提取字符串 : 使用 str.get() 获取分割后的
