1 如何处理NAN

获取缺失值的标记方式(NaN或者其他标记方式)

如果缺失值的标记方式是NaN

判断数据中是否包含NaN：

pd.isnull(df),pd.notnull(df)

存在缺失值nan:

1、删除存在缺失值的:dropna(axis=‘rows’) 注：不会修改原数据，需要接受返回值 2、替换缺失值:fillna(value, inplace=True) value:替换成的值inplace:True:会修改原数据，False:不替换修改原数据，生成新 的对象

如果缺失值没有使用NaN标记，比如使用"？"

先替换‘?’为np.nan，然后继续处理

2 案例：电影数据的缺失值处理

首先读取了csv电影数据，观察发现数据中存在NAN缺失值。 movie_data = pd.read_csv("./data/IMDB-Movie-Data.csv") movie_data.tail()

接着需要对数据进行是否存在NAN判断，常用api有两个如下： pd.notnull(movie_data) # 数据中不是NAN则返回True，是NAN则返回False pd.isnull(movie_data) # 数据中是NAN则返回True，不是NAN则返回False 上述数据中已经判断存在NAN，接下来需要对数据进行清洗，可以删除或者替换缺失值NAN

删除 pandas删除缺失值，使用dropna的前提是，缺失值的类型必须是np.nan。

注：dropna删除缺失值数据方法是删除存在NAN的整行数据。

# 不修改原数据 movie_data.dropna() # 可以定义新的变量接受或者用原来的变量名 data = movie_data.dropna() 替换缺失值 movie_data[i].fillna(value=movie_data[i].mean(), inplace=True)

完整代码：

# 对数据中每一列进行判断，只要存在NAN，就用这列数据的平均值替换NAN for i in movie_data.columns: if np.any(pd.isnull(movie_data[i])) == True: movie_data[i].fillna(value = movie_data[i].mean(), inplace = True) movie_data

3 不是缺失值NAN，其他默认标记

比如缺失值是？或者/等符号，那么该如何处理呢？处理思路分析：

1、先替换，将其他默认标记符号替换为np.nan

df.replace(to_replace=, value=) to_replace:替换前的值value:替换后的值 # 把一些其它值标记的缺失值，替换成np.nan wis = wis.replace(to_replace='?', value=np.nan) 2、在进行缺失值的处理，删除或者替换操作 # 删除 wis = wis.dropna()

注：NAN类型实际是float浮点型。

type(np.NAN) float

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Dragon少年 | 文

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