python缺失数据怎么补

在Python中，处理缺失数据通常使用Pandas库，以下是处理缺失数据的一些常见方法：

删除缺失值

使用`dropna（）`函数删除包含缺失值的行或列。

 import pandas as pd df = pd.read_csv（'your_data.csv'） df_cleaned = df.dropna（） 删除所有含有NaN的行（默认） 或者只删除特定列有缺失值的行 df_cleaned = df.dropna（subset=['column_name']） 

填充缺失值

使用固定值填充：例如用0或某个类别代表符。

 df.fillna（value=0, inplace=True） 使用0填充缺失值 

使用均值、中位数或众数填充：

 df['column_name'].fillna（df['column_name'].mean（）, inplace=True） 使用该列均值填充缺失值 

使用插补方法：

`ffill`（前向填充）：使用缺失值前面的值进行填充。

 df.fillna（method='ffill', inplace=True） 

`bfill`（后向填充）：使用缺失值后面的值进行填充。

 df.fillna（method='bfill', inplace=True） 

`pad`（零填充）：使用0填充缺失值。

 df.fillna（method='pad', inplace=True） 

`backfill`（后向填充）：使用缺失值后面的值进行填充。

 df.fillna（method='backfill', inplace=True） 

使用机器学习模型进行填充：

`IterativeImputer`、`KNNImputer`或`MissForest`等。

 from sklearn.impute import IterativeImputer imputer = IterativeImputer（） df_imputed = pd.DataFrame（imputer.fit_transform（df）, columns=df.columns） 

环境准备

确保已安装Pandas库，如未安装，可通过以下命令安装：

 pip install pandas 

读取Excel数据

使用Pandas读取Excel文件：

 import pandas as pd df = pd.read_excel（'your_excel_file.xlsx'） 

以上方法可以帮助你处理缺失数据。