pandas之数据处理
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 ...
原文：Pandas | 缺失数据处理
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表示不是数字的值。 一 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is ...
2019-11-04 07:50 0 378 推荐指数：
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