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iloc对缺失值处理的方法

发布时间:2024-09-01 08:53:43 来源:亿速云 阅读:95 作者:小樊 栏目:编程语言

在Pandas中,iloc主要用于基于整数位置的索引来选择数据,而不是直接处理缺失值。处理缺失值通常使用fillna()方法。以下是几种常见的处理缺失值的方法:

  1. 均值填充:使用某一列或行的平均值来填充缺失值。
  2. 中位数填充:使用某一列或行的中位数来填充缺失值。
  3. 众数填充:使用某一列或行的众数来填充缺失值。
  4. 前值填充(ffill):使用某一列或行的前一个非空值来填充缺失值。
  5. 后值填充(bfill):使用某一列或行的后一个非空值来填充缺失值。

示例代码

假设我们有一个DataFrame df,其中包含一些缺失值,我们想要填充这些缺失值。

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含缺失值的DataFrame
data = {
    'A':
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