pandas数据清洗案例：fillna处理缺失值

pandas数据清洗：fillna函数填补空缺值

• 1 fillna函数概述
  • 2 补充缺失数据的三种方式
    • 2.1 创建训练数据集
    • 2.2 替换指定数值
    • 2.3 使用前一个有效值进行填充
    • 2.4 使用后一个有效值进行填充
    • 2.5 拓展内容
      • 2.5.1 平均值填充法
      • 2.5.1 中位数填充法
      • 2.5.1 最大值填充法
      • 2.5.1 最小值填充法
      • 2.5.1 移除缺失数据

fillna函数功能与应用

fillna函数：用于处理数据集中存在的缺失值问题

2 填补空缺值3种方法

2.1 构建学习数据

    import pandas as pd 
    df = pd.DataFrame([[np.nan, 2, np.nan, 0],
                    [3, 4, np.nan, 1]