python和R对dataframe的缺失值的统计与填充：dplyrtidyrfillnaisnaisnullsum

Posted 2021-08-02 Data+Science+Insight

python和R对dataframe的缺失值的统计与填充：dplyr、tidyr、fillna、isna、isnull、sum

# python缺失值填充的核心函数fillna()

# 0值填充；

df[\'c1\'] = df[\'c1\'].fillna(0)

# 使用字典配置那个列使用那个数值进行填充，此处配置c1列使用0值进行缺失数据填充

df.fillna(value={\'c1\': 0})

# R原生的缺失值填充方案：

df$c1[is.na(df$c1)] <- 0

df$c1 = ifelse(is.na(df$c1) == TRUE, 0, df$c1)

# R基于dplyr和tidyr进行数据填充方案：

df %>% mutate(c1 = replace_na(c1, 0))

# python统计某一列下缺失值的个数

df[\'c1\'].isnull().sum()

# R统计某一列下缺失值的个数

sum(is.na(df$c1))

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# Python: missing value imputation 
df[\'c1\'] = df[\'c1\'