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如何处理熊猫无法识别的空单元格?

处理熊猫无法识别的空单元格可以通过以下几种方式:

  1. 数据清洗:使用pandas库的dropna()函数可以删除包含空值的行或列。可以通过指定参数来控制删除行或列的方式,例如axis=0表示删除包含空值的行,axis=1表示删除包含空值的列。
  2. 数据填充:使用pandas库的fillna()函数可以将空值替换为指定的值。可以通过指定参数来控制替换的方式,例如使用0来替换空值,可以使用df.fillna(0)。
  3. 数据插值:使用pandas库的interpolate()函数可以根据已有数据的趋势进行插值填充。可以通过指定参数来控制插值的方式,例如使用线性插值可以使用df.interpolate(method='linear')。
  4. 数据标记:使用pandas库的isnull()函数可以判断单元格是否为空值,返回一个布尔值。可以根据判断结果进行相应的处理,例如将空值标记为特定的值。
  5. 数据过滤:使用pandas库的query()函数可以根据条件筛选数据。可以通过指定条件来过滤包含空值的行或列,例如使用df.query('column_name != NaN')来过滤掉包含空值的行。

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