1、pandas对缺失数据的处理 我们的数据缺失通常有两种情况： 　　1、一种就是空，None等，在pandas是NaN(和np.nan一样)　　　　解决方法： 　　　　　　　　判断数据是否为NaN：pd.isnull(df),pd.notnull(df) 　　　　　　　　处理 ...

目录 删除重复元素 (duplicated) 映射 (replace) Series替换操作 DataFrame替换操作 map函数 使用聚合操作对数据异常值检测和过滤 排序 数据分类处理 (重点) 分组 ...

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数据丢失(缺失)在现实生活中总是一个问题。 机器学习和数据挖掘等领域由于数据缺失导致的数据质量差，在模型预测的准确性上面临着严重的问题。 在这些领域，缺失值处理是使模型更加准确和有效的重点。 使用重构索引(reindexing)，创建了一个缺少值的DataFrame。 在输出中，NaN表示 ...

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pandas是基于numpy包扩展而来的，因而numpy的绝大多数方法在pandas中都能适用。 pandas中我们要熟悉两个数据结构Series 和DataFrame Series是类似于数组的对象，它有一组数据和与之相关的标签组成。 import pandas as pd ...

内容汇总目录： df插入一行 相同列名df合并 df去极值 df行、列分别求和 https://blog.csdn.net/zhili8866/article/detai ...

针对空值的处理，首先要来了解一下空值的类型： 一、pandas中的None 和 NaN 有什么区别？ type(None) --类型是 NoneType 空的对象类型 type(NaN) --类型是 float 浮点型 ...