在進行數據分析和建模時，空值的存在會給結果帶來很大影響，甚至導致錯誤。所以在預處理數據時，我們必須對空值進行妥善處理。

在Pandas中，常見的空值表示有：文章源自四五設計網-http://www.wasochina.com/45985.html

• NaN：表示數值型的空值
• None：表示對象型的空值
• NaT：表示時間型的空值

對于這些空值，我們常見的處理方法有：文章源自四五設計網-http://www.wasochina.com/45985.html

1. 刪除空值行/列：

df.dropna()  # 刪除全部空值行
df.dropna(axis=1)  # 刪除全部空值列
df.dropna(thresh=2)  # 刪除全為空值的行

2. 填充空值：

df.fillna(value)   # 用值value填充空值
df.fillna(method='ffill')  # 前向填充
df.fillna(method='bfill')  # 后向填充

3. 插值法填充：

df['col1'].interpolate()  # 一維插值
df[['col1'，'col2']].interpolate()  # 多維插值

4. 設置空值標記：

df.loc[：， 'col1'].fillna('#N/A'， inplace=True)

5. 計算空值的總和：

df.isnull().sum()  # 計算每列空值個數
df.isnull().sum().sum()  # 計算總空值個數

6. 刪除具有空值的觀測值：

df.dropna(subset=['col1'])   # 刪除col1列中具有空值的行

7. 填充前進行空值檢測：

df['col1'].fillna(df['col1'].mean()， inplace=True)
df['col1'].fillna(df['col1'].median()， inplace=True)

總之，在Pandas中空值的處理方法很多，我們可以根據實際的數據集和業務需要選擇合適的方法進行空值填充或刪除。充分處理空值可以確保數據分析的準確性和可靠性。文章源自四五設計網-http://www.wasochina.com/45985.html 文章源自四五設計網-http://www.wasochina.com/45985.html