数据清洗之 缺失值处理

缺失值处理 缺失值首先需要根据实际情况定义 可以采取直接删除法 有时候需要使用替换法或者插值法 常用的替换法有均值替换、前向、后向替换和常数替换 import pandas as pd import numpy as np import os os.getcwd() 'D:\\Jupyter\\notebook\\Python数据清洗实战\\数据清洗之数据预处理' os.chdir('D:\\Jupyter\\notebook\\Python数据清洗实战\\数据') df = pd.read_csv('MotorcycleData.csv', encoding='gbk', na_va