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)

2、不是缺失值nan，有默认标记的

1、先替换默认标记值为np.nan

df.replace(to_replace=, value=)

2、在进行缺失值的处理

# 把一些其它值标记的缺失值，替换成np.nan
mm = moive.replace(to_replace='默认值', value=np.nan)

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。