【代码模版】数据缺失值处理方法总结（持续更新···）

缺失值情况查看

# 数据缺失值情况查看
DataFrame.isnull().sum()
# 对某个特征列具体缺失情况进行查看
DataFrame[DataFrame['column_name'].isnull()]

---

对某个特征的缺失值进行平均值填充

DataFrame['column_name'].fillna(round(DataFrame['column_name'].mean()), inplace=True)

---

利用B特征列包含的字符串信息，来对A特征列的缺失值进行填充

# 查看A特征列缺失具体情况
DataFrame[DataFrame['columnA'].isnull()]
# 查看A特征缺失处对应的包含A所需要的信息的B特征的具体情况
DataFrame.loc[DataFrame['columnA'].isnull(), 'columnB']
# 定位到A特征缺失信息的具体位置
DataFrame.loc[DataFrame['columnA'].isnull(), 'columnA']
# 结合前面两步，利用字符串提取来补充A的缺失信息
DataFrame.loc[DataFrame['columnA'].isnull(), 'columnA'] = [str(x)[m: n] for x in DataFrame.loc[DataFrame['columnA'].isnull(), 'columnB']]

---