Pandas系列教程（6）Pandas缺失值处理
Pandas缺失值处理 Pandas使用这些函数处理缺失值： isnull和notnull: 检测是否是空值，可用于df和Series dropna: 丢弃，删除缺失值 axis: 删除行还是列，{0 ro 'index', 1 or 'columns ...
原文：Pandas系列（三）-缺失值处理
内容目录 . 什么是缺失值 . 丢弃缺失值 . 填充缺失值 . 替换缺失值 . 使用其他对象填充 数据准备 import pandas as pd import numpy as np index pd.Index data Tom , Bob , Mary , James , Andy , Alice , name name data age : , , np.nan, , np.nan, , ...
2019-03-11 21:56 0 776 推荐指数：
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Pandas使用这些函数处理缺失值： isnull和notnull：检测是否是空值，可用于df和series dropna：丢弃、删除缺失值 axis : 删除行还是列，{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0 how ...
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1、检查缺失值 为了更容易地检测缺失值(以及跨越不同的数组dtype)，Pandas提供了isnull()和notnull()函数，它们也是Series和DataFrame对象的方法 - 2、清理/填充缺少 数据Pandas提供了各种方法来清除缺失的值。 fillna()函数 ...
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什么是缺失值？ 直观上理解，缺失值表示的是“缺失的数据” 创建数据 识别出缺失值或非缺失值 过滤掉一些缺失的行 丢弃缺失值 .dropna() Seriese 使用 dropna 比较简单 ...
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缺失值是指数据集中的某些观测存在遗漏的指标值，缺失值的存在同样会影响到数据分析和挖掘的结果。 一般而言，当遇到缺失值是可以采三种方法处置：删除法，替换法和插补法。 1.删除法使用情况：当确实的观测比例非常低是，如5%以内，可以直接删除这些缺失的变量。 2.替换法：用某种直接替换缺失值 ...
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Python Pandas https://www.cnblogs.com/zhenyauntg/p/13188221.html ...
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特征工程系列：（二）缺失值处理
Pandas判断缺失值 注意，有些数据用0代替特征值，这个时候，可以将0用None 代替，这样，isnull 函数就可以检测出来了，而且fillna 和dropna函数都可以直接工作了。 处理缺失值 直接删除 将存在遗漏信息属性值的对象（元组，记录）删除，从而得到一个完备的信息表 ...