处理缺失数据
处理缺失值的技术
处理缺失数据 是 CoddyKit 上的免费 Python Academy 课时。 这是第 2 节课，共 5 节。 你可以在下方免费阅读本课时的完整内容 — 然后在浏览器中使用内置代码编辑器和全天候 AI 导师进行实践。 这是 Python Academy 学习路径的一部分，你的进度在网页和 CoddyKit 应用中同步。 Python Academy 课程共包含 5 节课。
处理缺失数据
处理缺失数据
数据集中经常会出现缺失数据，这可能会影响分析结果和模型性能。在本课中，您将探索如何有效识别和处理缺失值。
识别缺失数据
识别缺失数据
您可以使用 Pandas 在 Python 中识别缺失数据。isnull() 方法可以检测数据集中的缺失值。
示例：
import pandas as pd
data = {'Age': [25, None, 30], 'Name': ['Alice', 'Bob', None]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df.isnull())统计缺失值
统计缺失值
isnull() 方法可以与 sum() 结合使用，以统计每一列中的缺失值。
示例：
print(df.isnull().sum())删除缺失数据
删除缺失数据
您可以使用 dropna() 方法删除包含缺失数据的行或列。
示例：
df_cleaned = df.dropna()填充缺失数据
填充缺失数据
使用 fillna() 方法，可以用均值或中位数等特定值替换缺失值。
示例：
df['Age'] = df['Age'].fillna(df['Age'].mean())向前填充与向后填充
向前填充与向后填充
使用缺失值之前或之后的值进行填充，方法分别为 method='ffill' 和 method='bfill'。
示例：
df['Age'] = df['Age'].fillna(method='ffill')选择合适的技术
选择合适的技术
处理缺失数据时，请考虑数据集和分析目标：
- 对于包含大量缺失值的行，使用
dropna()。 - 对于数值型数据，使用均值或中位数与
fillna()配合。 - 对于时间序列数据，使用向前填充或向后填充。
回顾
回顾
在本课中，您学习了如何：
- 使用
isnull()识别缺失值。 - 使用
sum()统计缺失值。 - 通过删除或填充值来处理缺失数据。
- 根据数据集选择合适的技术。
恭喜您！
恭喜您！
您已经完成了处理缺失数据的课程。请继续学习下一课，了解数据归一化技术。
常见问题解答
「处理缺失数据」课时是免费的吗？
是的 — 「处理缺失数据」的完整文本可在网页上免费阅读。要进行交互式练习（内置代码编辑器和全天候 AI 导师）并解锁 Python Academy 课程的其余内容，请升级到 CoddyKit PRO。 Python Academy 课程共包含 5 节课。
「处理缺失数据」这节课中我会学到什么？
处理缺失值的技术 你通过在浏览器中直接运行的动手代码来练习 Python Academy，全天候 AI 导师会在你学习这节课的过程中回答你的问题。
学习 Python Academy 需要有经验吗？
无需任何先前经验。CoddyKit 上的 Python Academy 课程适合初学者到高级学习者，你可以从这里开始或从头开始，按照自己的节奏学习。 这是第 2 节课，共 5 节。
「处理缺失数据」课时需要多长时间？
大多数 CoddyKit 课程大约需要 5–10 分钟。每节课都很精短且互动，所以你能稳步进步，并在网页和应用中从离开的地方继续。
我能在这节 Python Academy 课中编写并运行代码吗？
能。每节 Python Academy 课都包含内置代码编辑器，你可以在浏览器中直接编写并运行真实代码，并获得即时 AI 反馈 — 无需本地设置。