如何在Python中进行数据缺失值处理和填充的最佳实践和算法选择
如何在Python中进行数据缺失值处理和填充的最佳实践和算法选择
引言
数据分析中常常会遇到缺失值的情况。缺失值的存在可能会严重影响数据分析和模型训练的结果。因此，对于缺失值的处理和填充成为了数据分析的重要一环。本文将介绍在Python中进行数据缺失值处理和填充的最佳实践和算法选择，并提供了具体的代码示例。
数据缺失值处理的常用方法
删除缺失值
最简单的处理缺失值的方法是直接删除带有缺失值的行或列。这种方法常常适用于缺失值的比例较小的情况。在Python中，可以使用dropna()方法来删除缺失值。
import pandas as pd 1. 删除含有缺失值的行 df_dropna = df.dropna() 1. 删除含有缺失值的列 df_dropna = df.dropna(axis=1)登录后复制
