pandas 缺失值、重复值的处理与值的替换
一、删除缺失值 在进行数据分析和建模的过程中，我们80%的时间往往花在数据准备上：加载、清理、转换、处理和重新排列。为了提高这一过程的效率，Pandas提供了一系列的高级、灵活和快速的工具集，配合Python语言内置的处理功能，可以满足绝大多数场景下的使用需求。 Pandas中，使用 ...
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7. 处理缺失值 7.1 数据准备 7.2 查看缺失值 ...
Pandas对缺失值的处理
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 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0 how ...
pandas缺失值处理
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 ...
pandas nan值处理
创建DataFrame样例数据 判断值value是否为NaN 删除NaN所在行 删除表中含有任何NaN的行 删除表中全部为NaN的列 删除表中含有任何NaN的列 ...
Pandas缺失值处理
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 ...
pandas--带有重复值的轴索引
之前的所有范例都有着唯一的轴标签（索引值）。 下面就看看带有重复索引值的 Series： 索引的is_unique属性可以告诉你它的值是否是唯一的： 对带有重复值的索引，选取数据时，如果某个索引对应多个值，则返回一个Series ...
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 ...