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悠悠楠杉

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2025-08-02

Python数据清洗实战：pandas高效处理缺失值的8个技巧
Python数据清洗实战：pandas高效处理缺失值的8个技巧
在真实世界的数据分析中，我们遇到的数据就像被猫抓过的毛线团——总会有各种缺失和破损。作为数据科学家，处理缺失值就像侦探处理案件线索，需要根据不同的现场情况采取不同的策略。本文将带你掌握pandas处理缺失值的全套方法论。一、为什么缺失值处理如此重要？我曾参与过一个电商用户行为分析项目，原始数据集中27%的年龄字段存在缺失。如果直接删除这些记录，会导致月活用户数被低估近1/3。这就是典型的缺失值陷阱——粗暴处理可能引发更大的数据分析偏差。常见的缺失值在pandas中表现为： - NaN（float类型） - None（object类型） - NaT（时间类型）python import numpy as np import pandas as pddf = pd.DataFrame({ '订单ID': [1001, 1002, 1003], '金额': [150, np.nan, 200], '客户评价': [None, '好评', np.nan] })二、检测缺失值的4种武器 基础检测法：isna()与notna() python null_counts ...
2025年08月02日
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悠悠楠杉
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  1. 强强强
    2025-04-07

    强的一批
  2. jesse
    2025-01-16

    有whmcs接口吗？
  3. sowxkkxwwk
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  4. zpzscldkea
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  5. bruvoaaiju
    2024-11-14

    博主太厉害了！

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