python数据分析之清洗数据：缺失值处理
在使用python进行数据分析时，如果数据集中出现缺失值、空值、异常值，那么数据清洗就是尤为重要的一步，本文将重点讲解如何利用python处理缺失值 创建数据 为了方便理解，我们先创建一组带有缺失值的简单数据用于讲解 检查缺失值 对于现在的数据量，我们完全可以直接查看整个数据来检查是否 ...
原文：使用python处理缺失数据
处理缺失数据： 方法 说明 dropna 根据各标签的值中 是否存在缺失数据对轴标签进行过滤，可通过阈值调节对缺失值的容忍程度 fillna 用指定值或插值方法 如ffill 或 bfill 填充缺失数据 isnull 返回一个含有布尔值的对象，这些布尔值表示哪些值是缺失值 NA ，该对象的类型与源类型一样 过滤缺失数据 可以通过pandas.isnull或布尔索引的手工方法，但dropna可能会 ...
2019-11-06 16:50 0 335 推荐指数：
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