Python学习笔记：数据清洗之缺失值填充fillna
在数据建模过程中，针对入模的数据需做数据清洗，特别针对缺失数据。 缺失数据比较多的情况下，可以考虑直接删除；缺失数据较少的情况下，可对数据进行填充。 此时，fillna() 则派上用场。语法为： 创建测试数据框： 用0填充 用每列特征的均值填充 ...
原文：df.fillna() 缺失值填充
pd.DataFrame.fillna 使用指定的方法填充NA NaN值 参数： values： dict, Series, or DataFrame，用于替换空值的值，该值不能是list，如果指定某列，则会是字典的形式 method： backfill , bfill , pad , ffill , None , default None，填充方法 向下填充，还是向上，和replace的用法一致 ...
2020-09-18 15:40 0 3957 推荐指数：
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