Pandas | 缺失數據處理
數據丟失(缺失)在現實生活中總是一個問題。 機器學習和數據挖掘等領域由於數據缺失導致的數據質量差，在模型預測的准確性上面臨着嚴重的問題。 在這些領域，缺失值處理是使模型更加准確和有效的重點。 使用重構索引(reindexing)，創建了一個缺少值的DataFrame。 在輸出中，NaN表示 ...
原文：Pandas匯總和處理缺失數據
匯總的函數 方法 說明 count 非NA的值數量 describe 針對Series和DataFrame列計算匯總統計 min max 計算最小值和最大值 argmin argmax 計算能夠獲取到最小值和最大值的索引位置 idxmin indxmax 計算能夠獲取到最小值和最大值的索引值 quantile 計算四分位數 sum 值的總和 mean 值的平均數 median 值的算術中位數 第 ...
2018-11-07 14:41 0 1793 推薦指數：
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