在实际应用中对于数据进行分析的时候，经常能看见缺失值，下面来介绍一下如何利用pandas来处理缺失值。常见的缺失值处理方式有，过滤、填充。

专业从事做网站、网站制作,高端网站制作设计,成都小程序开发,网站推广的成都做网站的公司。优秀技术团队竭力真诚服务，采用html5+CSS3前端渲染技术，成都响应式网站建设公司，让网站在手机、平板、PC、微信下都能呈现。建站过程建立专项小组，与您实时在线互动，随时提供解决方案，畅聊想法和感受。

一、缺失值的判断

pandas使用浮点值NaN(Not a Number)表示浮点数和非浮点数组中的缺失值，同时python内置None值也会被当作是缺失值。

a、Series的缺失值判断

  s = Series(["a","b",np.nan,"c",None])
  print(s)
  '''
  0    a
  1    b
  2   NaN
  3    c
  4  None
  '''
  #判断缺失值,如果是则返回True,否则返回False
  print(s.isnull())
  '''
  0  False
  1  False
  2   True
  3  False
  4   True
  '''
  #输出缺失值的索引和值
  print(s[s.isnull()])
  '''
  2   NaN
  4  None
  '''

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

分享名称：pandas如何处理缺失值-创新互联
URL地址：http://pwwzsj.com/article/djjgcp.html