Python 數據分析：Pandas 缺省值的判斷 背景 我們從數據庫中取出數據存入 Pandas None 轉換成 NaN 或 NaT。但是，我們將 Pandas 數據寫入數據庫時又需要轉換成 None，不然就會報錯。因此，我們就需要處理 Pandas 的缺省值。 樣本數據 判斷 ...

...

等。 異常值的判定方法： 1.n個標准差法 2.箱線圖法 標准差法，就是用以樣本均值+樣本標准 ...

default value 缺省值（quē shěng zhí）就是默認值。是指一個屬性、參數在被修改前的初始值。 計算機軟件系統要求用戶輸入某些值而用戶未給定時，系統自動賦予的事先設定的數值。 缺省，即系統默認狀態。 ...

解析消息時，如果編碼消息不包含特定的單數元素，則解析對象中的相應字段將設置為該字段的默認值。這些默認值是特定於類型的: 對於字符串，默認值為空字符串。 對於字節，默認值為空字節。 對於布爾，默認值為false。 對於數字類型，默認值 ...

目錄 1 重復值判斷和查看 2 重復值刪除 3 異常值初步查看代碼 數據源： 1 重復值判斷和查看 功能： 指定列數據重復項判斷，返回指定列重復行boolean Series. 參數說明： subset=None：列標簽或標簽序列 ...

首先運用的是pandas數據分析模塊和matplotlib數據繪圖模塊 下面簡單處理和操作 import pandas as pd #使用pandas讀取數據import matplotlib.pyplot as pl#導入圖像庫url="D:\python數據挖掘\圖書配套數據、代碼 ...

判斷異常值方法：Z-Score 計算公式 Z = (X-μ)/σ 其中μ為總體平均值，X-μ為離均差，σ表示標准差。z的絕對值表示在標准差范圍內的原始分數與總體均值之間的距離。當原始分數低於平均值時，z為負，以上為正。 代碼演示 1 生成一個 df ...