Обработка отсутствующих значений или значений NaN NULL в кадре данных Pandas

Отсутствующие или нулевые значения NaN часто встречаются при анализе данных и могут создавать проблемы при работе с кадрами данных Pandas. К счастью, Pandas предоставляет несколько методов для эффективной обработки этих недостающих значений. Вот несколько подходов, которые вы можете использовать:

1. Удаление строк или столбцов:

   • dropna(): этот метод позволяет удалять строки или столбцы, содержащие пропущенные значения.
   • dropna(axis=1): этот вариант удаляет столбцы вместо строк.

2. Заполнение пустых значений:

   • fillna(value): вы можете заполнить пропущенные значения определенным значением или средним значением, медианой или режимом столбца.
   • ffill() илиpad(): заполняет недостающие значения последним известным значением.
   • bfill() или backfill(): обратное заполнение пропущенных значений следующим известным значением.

3. Интерполяция:

   • interpolate(): этот метод оценивает пропущенные значения на основе других значений в том же столбце. Он использует различные методы интерполяции, такие как линейная, полиномиальная или временная интерполяция.

4. Логические маски:

   • isna(): возвращает логическую маску, указывающую пропущенные значения.
   • notna(): возвращает противоположность isna().
   • Используя логические маски, вы можете фильтровать строки и столбцы DataFrame и манипулировать ими на основе пропущенных значений.

5. Замена нулевых значений:

   • replace(): этот метод позволяет заменять определенные значения в DataFrame, включая нулевые значения.

Не забудьте оценить характер ваших данных и контекст анализа, чтобы выбрать наиболее подходящий метод обработки пропущенных значений.