pandas保姆級教程：缺失值處理從入門到實踐

這篇文章介紹了數據分析中缺失值的處理方法。缺失值指數據集中無有效值，pandas中以`NaN`表示。處理前需先檢查：`isnull()`標記缺失值，`isnull().sum()`統計各列缺失數，`info()`查看整體缺失分佈。 處理策略分刪除和填充：刪除用`dropna()`，按行（默認）或列刪除含缺失值的記錄；填充用`fillna()`，包括固定值（如0）、統計量（均值/中位數適合數值，衆數適合分類）、向前/向後填充（`ffill/bfill`，適用於時間序列）。 案例以電商訂單數據爲例，先檢查缺失值，再用均值填充“金額”列，衆數填充“支付方式”列。處理核心步驟爲：檢查缺失→選策略（極少值刪除，多值或關鍵數據填充）→驗證結果，需結合數據特點靈活選擇方法。