数据处理之缺失值填充

点赞、关注再看,养成良好习惯 Life is short, U need Python 初学Python,快来点我吧 1. 概述 首先对数据缺失的原因、类型以及处理方法做一个简单地总结,如下图所示: 2. 直接删除法 当缺失值的个数只占整体很小一部分的时候,可直接删除缺失值(行)。但是如果缺失值占比比较大,这种直接删除缺失值的处理方法就会丢失重要信息。 直接删除法处理缺失值时,需要检测样本总体中缺失值的个数。Python中统计缺失值的方法如下(下面结合具体数据集,直接上代码): import numpy as np import pandas as pd data = pd.read_c