Как обрабатывать пропущенные данные в наборах данных

Как обрабатывать пропущенные данные в наборах данных

Пропущенные данные могут быть проблемой при анализе данных. Однако существуют различные методы обработки пропущенных значений, которые помогут вам извлечь максимум информации из ваших наборов данных. Вот несколько примеров кода для обработки пропущенных данных:

1. Удаление строк с пропущенными значениями:

   import pandas as pd
   # создание DataFrame
   data = {'Имя': ['Анна', 'Боб', 'Карл', None], 'Возраст': [25, 30, None, 40]}
   df = pd.DataFrame(data)
   # удаление строк с пропущенными значениями
   df.dropna(inplace=True)
   print(df)

2. Заполнение пропущенных значений средними:

   # заполнение пропущенных значений средними
   df['Возраст'].fillna(df['Возраст'].mean(), inplace=True)
   print(df)

3. Использование метода ffill для заполнения пропущенных значений предыдущими значениями:

   # заполнение пропущенных значений предыдущими значениями
   df.fillna(method='ffill', inplace=True)
   print(df)

   Это лишь несколько примеров того, как можно обрабатывать пропущенные данные в наборах данных. Важно выбрать подходящий метод в зависимости от конкретной ситуации и типа данных.

Создана 14.11.2023