一、了解缺失值 通常使用 NA('not available')来代指缺失值 在Pandas的数据结构中，缺失值使用 NaN('Not a Number')进行标识 除了汇总统计方法，还可以使用isnull()来对数据中缺失的样本占比、特征大致的缺失情况进行了 ...

目录 1. 数据文件 2. 读数据 3. 查找数据 4. 替换数据 4.1 一对一替换 4.2 多对一替换 4.3 多对多替换 5. 插入数据 6. 删除数据 6.1 删除列 6.2 删除行 ...

一、缺失值 1 缺失值类型 空值：在pandas中的空值是：" "，空的 ...

df[df['列的字段名'].isnull()] ...

一、数据类型 1、Pandas的数据类型主要结合了pandas和numpy两个模块中的数据类型，包括以下几种： float int bool datetime64[ns]------>日期类型 datetime64[ns,tz]--->日期类型 ...

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 ...

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 ...

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 ...