处理python中的缺失值常用方法包括识别、删除和填充。首先使用df.isnull().sum()或missingno库识别缺失值；其次若缺失比例高可用df.dropna()删除行或列；最后可用fillna()填充，如固定值、前后向填充、均值中位数众数填充及插值法；此外可提取是否缺失作为新特征或使用多重插补法提升精度。
处理python中的缺失值是数据清洗中最常见的任务之一。如果不妥善处理，缺失值会影响分析结果甚至导致模型训练失败。常用的工具包括pandas库，它提供了多种灵活的方法来识别、删除或填充缺失值。
识别缺失值
在进行任何操作之前，首先要确认数据中是否存在缺失值。Pandas使用NaN（Not a number）表示缺失值，可以通过以下方法检查：
- 使用 isnull().sum() 可以快速查看每一列的缺失值数量。
- 使用 isnull().any() 判断是否有缺失值存在。
- 如果想可视化缺失值分布，可以用 missingno 库生成矩阵图或条形图，这对判断缺失模式很有帮助。
例如：
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import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') print(df.isnull().sum())
删除缺失值
如果某列或某行缺失比例很高（比如超过80%），直接删除可能是最省事的做法。Pandas的dropna()函数可以实现这个功能。
常用方式包括：
- df.dropna()：默认删除所有包含缺失值的行。
- df.dropna(axis=1)：删除含有缺失值的列。
- df.dropna(thresh=5)：保留至少有5个非空值的行。
不过要注意，这种方式可能会丢失大量有效数据，因此只建议在缺失严重或对分析影响不大的情况下使用。
填充缺失值
更常见的做法是用某种方式“补全”缺失值。Pandas的fillna()函数非常灵活，支持多种填充策略：
-
固定值填充：如用0或某个特定字符串填充，适用于已知默认值的情况。
df.fillna(0, inplace=True)
-
前向填充或后向填充：适合时间序列数据，用前面或后面的值填补。
df.fillna(method='ffill', inplace=True) # 前向填充
-
均值、中位数、众数填充：数值型数据常用平均值或中位数，类别型数据则用众数。
df['age'].fillna(df['age'].mean(), inplace=True)
-
插值法：比如线性插值、多项式插值等，适合连续型数据。
df.interpolate(method='linear', inplace=True)
这些方法各有优劣，具体选哪种要看数据特征和业务背景。
高级技巧与注意事项
有时候缺失本身也携带信息，这时候可以把是否缺失作为一个特征提取出来。
举个例子，如果你的数据集中“收入”字段有很多缺失，但你知道某些群体更容易不填写收入信息，那么你可以创建一个新列income_missing来标记是否缺失：
df['income_missing'] = df['income'].isnull().astype(int)
这样即使你后面用0填充了income，模型也能知道哪些是原始缺失的数据。
此外，多重插补（Multiple Imputation）也是一种进阶方法，比如使用sklearn的SimpleImputer或者fancyimpute库中的算法进行更精确的填补。
基本上就这些方法了。缺失值处理看似简单，但实际应用时需要结合数据情况和分析目标仔细考虑，否则很容易忽略关键细节。
