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iloc對缺失值處理的方法

發布時間:2024-09-01 08:53:43 來源:億速云 閱讀:97 作者:小樊 欄目:編程語言

在Pandas中,iloc主要用于基于整數位置的索引來選擇數據,而不是直接處理缺失值。處理缺失值通常使用fillna()方法。以下是幾種常見的處理缺失值的方法:

  1. 均值填充:使用某一列或行的平均值來填充缺失值。
  2. 中位數填充:使用某一列或行的中位數來填充缺失值。
  3. 眾數填充:使用某一列或行的眾數來填充缺失值。
  4. 前值填充(ffill):使用某一列或行的前一個非空值來填充缺失值。
  5. 后值填充(bfill):使用某一列或行的后一個非空值來填充缺失值。

示例代碼

假設我們有一個DataFrame df,其中包含一些缺失值,我們想要填充這些缺失值。

import pandas as pd
import numpy as np

# 創建一個包含缺失值的DataFrame
data = {
    'A':
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