Python 数据分析：Pandas 缺省值的判断 背景 我们从数据库中取出数据存入 Pandas None 转换成 NaN 或 NaT。但是，我们将 Pandas 数据写入数据库时又需要转换成 None，不然就会报错。因此，我们就需要处理 Pandas 的缺省值。 样本数据 判断 ...

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等。 异常值的判定方法： 1.n个标准差法 2.箱线图法 标准差法，就是用以样本均值+样本标准 ...

default value 缺省值（quē shěng zhí）就是默认值。是指一个属性、参数在被修改前的初始值。 计算机软件系统要求用户输入某些值而用户未给定时，系统自动赋予的事先设定的数值。 缺省，即系统默认状态。 ...

解析消息时，如果编码消息不包含特定的单数元素，则解析对象中的相应字段将设置为该字段的默认值。这些默认值是特定于类型的: 对于字符串，默认值为空字符串。 对于字节，默认值为空字节。 对于布尔，默认值为false。 对于数字类型，默认值 ...

目录 1 重复值判断和查看 2 重复值删除 3 异常值初步查看代码 数据源： 1 重复值判断和查看 功能： 指定列数据重复项判断，返回指定列重复行boolean Series. 参数说明： subset=None：列标签或标签序列 ...

首先运用的是pandas数据分析模块和matplotlib数据绘图模块 下面简单处理和操作 import pandas as pd #使用pandas读取数据import matplotlib.pyplot as pl#导入图像库url="D:\python数据挖掘\图书配套数据、代码 ...

判断异常值方法：Z-Score 计算公式 Z = (X-μ)/σ 其中μ为总体平均值，X-μ为离均差，σ表示标准差。z的绝对值表示在标准差范围内的原始分数与总体均值之间的距离。当原始分数低于平均值时，z为负，以上为正。 代码演示 1 生成一个 df ...