怎么为python空值填充

在Python中处理空值（缺失值）的常见方法包括使用Pandas库的`fillna（）`函数，以及使用其他第三方库如`impyute`和`fancyimpute`。以下是使用Pandas进行空值填充的一些示例：

使用Pandas的`fillna（）`函数

 import pandas as pd import numpy as np 创建一个带空值的数据 data = {'成绩': [85, np.nan, 92, np.nan, 78, 88]} df = pd.DataFrame（data） 用平均值填充 df['成绩_均值填充'] = df['成绩'].fillna（df['成绩'].mean（）） 用固定值填充 df['成绩_固定值填充'] = df['成绩'].fillna（0） print（df） 

使用`dropna（）`删除缺失值

 import pandas as pd import numpy as np 创建测试数据 data = {'姓名': ['小明', '小红', '小张', '小李', '小王'], '语文': [85, 92, np.nan, 78, 88], '数学': [92, 88, 76, np.nan, 85]} df = pd.DataFrame（data） 删除包含空值的行 df_clean = df.dropna（） print（df_clean） 

使用`impyute`和`fancyimpute`进行空值填充

 import pandas as pd import numpy as np from impyute.impute import SimpleImputer from fancyimpute import KNNImputer  创建一个带空值的数据 data = {'A': [1, 2, None, 4, 5], 'B': [2, 4, None, 3, 2]} df = pd.DataFrame（data） 使用SimpleImputer填充空值 imputer = SimpleImputer（strategy='mean'） df_filled = imputer.fit_transform（df） df_filled = pd.DataFrame（df_filled, columns=df.columns） 使用KNNImputer填充空值 imputer = KNNImputer（n_neighbors=2） df_filled = imputer.fit_transform（df） df_filled = pd.DataFrame（df_filled, columns=df.columns） print（df_filled） 

使用`fillna（）`的其他方法

使用指定值填充：

 df['成绩'] = df['成绩'].fillna（0） 用0填充空值 

使用前一个值填充（前向填充）：

 df['成绩'] = df['成绩'].fillna（method='ffill'） 

使用后一个值填充（后向填充）：

 df['成绩'] = df['成绩'].fillna（method='bfill'） 

使用插值法填充：

 df['成绩'] = df['成绩'].interpolate（） 

选择填充方法时，应根据实际的数据场景和需求来决定，例如在处理时间序列数据时，使用前一个值填充可能更合理。