我目前正在开展一个数据科学项目，利用 Python 和 Pandas 进行数据操作。我的数据集是从 CSV 文件加载的，包含各种列，但不幸的是，它有很多缺失值。我正在寻求有关解决这些差距的最有效方法的建议。使用 pd.read_csv('data.csv') 加载数据集后，我观察到缺失值分散在整个 DataFrame 中。我不确定解决此问题的最佳策略 - 是使用 dropna() 删除具有缺失值的行，还是使用 fillna() 用指定值替换缺失值。我的数据集包含数字列和分类列，我担心删除或替换缺失值会对后续分析的完整性产生影响。我应该考虑处理 Pandas 中缺失数据的既定最佳实践或通用策略吗？任何见解或指导将不胜感激！
我考虑过使用 dropna() 等方法来删除具有缺失值的行，或使用 fillna() 等方法将缺失值替换为指定值。但是，我不确定哪种方法最适合我的数据集以及是否应该考虑其他技术。
您可以使用 simpleimputer 等函数将数值列中的空值替换为平均值或中位数，以及分类列中最常见的空值
from sklearn.impute import SimpleImputer
imputer = SimpleImputer(strategy='mean')
imputer2 = SimpleImputer(strategy= 'most frequent')
df = imputer.fit_transform(df.select_dtypes('number')
df = imputer2.fit_transform(df.select_dtypes('object')
当然，我可以使用列变压器或管道更轻松地完成此操作，但这对您来说应该足够基本了