s = df.isnull().any() #返回series形式,可以用enumerate打印s #true代表有空值 null_index = [] for i,j in enumer ...
df.isnull .any 用来判断某列是否有缺失值df.isnull .all 用来判断某列是否全部为空值 ...
2019-05-21 15:52 0 706 推荐指数:
s = df.isnull().any() #返回series形式,可以用enumerate打印s #true代表有空值 null_index = [] for i,j in enumer ...
data.isnull().any().sum() data.isnull() 是判断dataframe中的数据是否为Nan,是Nan则为true否则为False。 any是将列合并,此时一个数值表示一个列的情况,如果一整列都没有Nan则为False,否则为True。 sum是将列作和得出 ...
float('nan')是Nan不是一个数字,我该如何判断一个值为nan,有什么简单的方法么? 使用math.isnan()来进行判断 来源: https://stackoverflow.com/questions/944700/how-can-i-check-for-nan-values ...
原文地址:https://www.cnblogs.com/shihaiming/p/11699785.html 目录 ...
一、简介 在实际工作中,遇到数据中带有缺失值是非常常见的现象,简单粗暴的做法如直接删除包含缺失值的记录、删除缺失值比例过大的变量、用0填充缺失值等,但这些做法会很大程度上影响原始数据的分布或者浪费来之不易的数据信息,因此怎样妥当地处理缺失值是一个持续活跃的领域,贡献出众多巧妙的方法,在不浪费 ...
作者|Sadrach Pierre, Ph.D. 编译|VK 来源|Towards Data Science 对于数据科学家来说,处理丢失的数据是数据清理和模型开发过程中的一个重要部分。通常情况下,真实数据包含多个稀疏字段或包含错误值的字段。在这篇文章中,我们将讨论如何建立可以用来填补数据中缺失 ...