不懂Pandas缺失值的处理方式是什么？？其实想解决这个问题也不难，下面让小编带着大家一起学习怎么去解决，希望大家阅读完这篇文章后大所收获。

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处理方式：

存在缺失值nan,并且是np.nan:

删除存在缺失值的:dropna(axis='rows')

替换缺失值:fillna(df[].mean(), inplace=True)

不是缺失值nan，有默认标记的

1、存在缺失值nan,并且是np.nan

# 判断数据是否为NaN
# pd.isnull(df),pd.notnull(df),pd.isna(df)

# 读取数据
movie = pd.read_csv("./date/IMDB-Movie-Data.csv")

##第一种 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
# 删除缺失值为np.nan的所在行
movie.dropna()


# 第二种 替换缺失值
# 替换存在缺失值的样本
# 替换 填充平均值
movie['Metascore'].fillna(movie['Metascore'].mean(), inplace=True)
# 替换 填充自定义值
movie['Metascore'].fillna(11, inplace=True)

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本文题目：Pandas缺失值的处理方式是什么？-创新互联
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