How can we analyze missing data in a Pandas DataFrame?

Для анализа пропущенных данных в Pandas DataFrame можно использовать следующие методы:

1. Детектирование пропущенных данных. topminisite.com Для этого можно использовать функции isna() или isnull(). topminisite.com sparkbyexamples.com Они возвращают DataFrame с логическими значениями, указывающими на пропущенные значения. topminisite.com
2. Подсчёт пропущенных данных. topminisite.com Для этого можно использовать функцию sum(), которая рассчитывает общее количество пропущенных значений в каждом столбце. topminisite.com Также есть функция count(), которая возвращает счёт непо пропущенных значений в каждом столбце, исключая NaN-значения. topminisite.com
3. Удаление пропущенных данных. topminisite.com www.numpyninja.com Для этого можно использовать функцию dropna(), которая удаляет все строки или столбцы, содержащие пропущенные значения. topminisite.com www.numpyninja.com
4. Заполнение пропущенных данных. topminisite.com www.numpyninja.com Для этого можно использовать функцию fillna(), которая заполняет пропущенные значения указанным значением или с помощью различных техник, таких как прямое или обратное заполнение, интерполяция. topminisite.com
5. Замена значений. topminisite.com Для этого можно использовать функцию replace(), которая заменяет указанные значения новыми по всему DataFrame. topminisite.com
6. Интерполяция пропущенных данных. topminisite.com Для этого можно использовать функцию interpolate(), которая интерполирует пропущенные значения с помощью различных методов интерполяции, таких как линейный или полиномиальный. topminisite.com
7. Проверка импутации. topminisite.com После обработки пропущенных данных можно использовать функцию isnull(), чтобы проверить, не остались ли пропущенные значения. topminisite.com

Выбор метода зависит от конкретного набора данных и задачи.