Python 缺失值指的是在數(shù)據(jù)中缺少完整信息的數(shù)據(jù)點。 在數(shù)據(jù)分析中，缺失值是一個重要的問題，因為它們可能導(dǎo)致分析結(jié)果出現(xiàn)偏差。 在 Python 中，我們可以使用各種方法來處理缺失值。

# 創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)框
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({
'A':[1,2,np.nan,4],
'B':[5,np.nan,np.nan,8],
'C':[10,20,30,40]
})
# 查看數(shù)據(jù)框缺失值數(shù)
print(df.isnull().sum())

使用以上代碼可以查看數(shù)據(jù)框中每列缺失值的數(shù)量。isnull()方法會把True和False代表的是空值和非空值放到一個DataFrame中，sum()方法會統(tǒng)計每一列中True的數(shù)量。因此，我們可以使用該代碼來判斷哪些數(shù)據(jù)有缺失值。在上述數(shù)據(jù)框中，我們可以看到A列有1個缺失值，B列有2個缺失值，C列沒有缺失值。

除此以外，我們還可以使用dropna()方法來刪除缺失值，使用fillna()方法來填充缺失值。這些方法都可以根據(jù)我們的需求來進(jìn)行相應(yīng)的處理。無論何種方法，缺失值的處理都是很重要的，不僅能提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和準(zhǔn)確性，還能讓我們更好地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和挖掘。