python中缺失值如何填充

在Python中，使用Pandas库处理数据时，填充缺失值是一个常见的预处理步骤。以下是几种常用的方法来填充缺失值：

1. 使用`fillna（）`函数：

 import pandas as pd import numpy as np 读取数据集 df = pd.read_csv（'data.csv'） 使用固定值填充缺失值 df.fillna（-9999, inplace=True） 使用均值填充缺失值 df.fillna（df.mean（）, inplace=True） 使用众数填充缺失值 df.fillna（df.mode（）.iloc, inplace=True） 使用前一个值填充缺失值 df.fillna（method='pad', inplace=True） 使用后一个值填充缺失值 df.fillna（method='bfill', inplace=True） 使用指定值填充缺失值 df.fillna（0, inplace=True） 

2. 使用`dropna（）`函数删除含有缺失值的行或列：

 删除包含任何缺失值的行 df.dropna（axis=0, how='any', inplace=True） 删除包含任何缺失值的列 df.dropna（axis=1, how='any', inplace=True） 删除包含所有缺失值的行 df.dropna（axis=0, how='all', inplace=True） 删除包含所有缺失值的列 df.dropna（axis=1, how='all', inplace=True） 

3. 使用插值法填充缺失值：

 使用线性插值填充缺失值 df.interpolate（inplace=True） 

4. 使用机器学习模型进行填充，例如KNNImputer：

 from sklearn.impute import KNNImputer 初始化KNN填充器 imputer = KNNImputer（n_neighbors=2） 对数据集进行填充 df_imputed = pd.DataFrame（imputer.fit_transform（df）, columns=df.columns） 

选择哪种方法取决于数据的性质和缺失值的情况。在实践中，可能需要尝试多种方法以找到最佳的填充策略。