s = df.isnull().any() #返回series形式,可以用enumerate打印s #true代表有空值 null_index = [] for i,j in enumer ...
df.isnull .any 用來判斷某列是否有缺失值df.isnull .all 用來判斷某列是否全部為空值 ...
2019-05-21 15:52 0 706 推薦指數:
s = df.isnull().any() #返回series形式,可以用enumerate打印s #true代表有空值 null_index = [] for i,j in enumer ...
data.isnull().any().sum() data.isnull() 是判斷dataframe中的數據是否為Nan,是Nan則為true否則為False。 any是將列合並,此時一個數值表示一個列的情況,如果一整列都沒有Nan則為False,否則為True。 sum是將列作和得出 ...
float('nan')是Nan不是一個數字,我該如何判斷一個值為nan,有什么簡單的方法么? 使用math.isnan()來進行判斷 來源: https://stackoverflow.com/questions/944700/how-can-i-check-for-nan-values ...
原文地址:https://www.cnblogs.com/shihaiming/p/11699785.html 目錄 ...
一、簡介 在實際工作中,遇到數據中帶有缺失值是非常常見的現象,簡單粗暴的做法如直接刪除包含缺失值的記錄、刪除缺失值比例過大的變量、用0填充缺失值等,但這些做法會很大程度上影響原始數據的分布或者浪費來之不易的數據信息,因此怎樣妥當地處理缺失值是一個持續活躍的領域,貢獻出眾多巧妙的方法,在不浪費 ...
作者|Sadrach Pierre, Ph.D. 編譯|VK 來源|Towards Data Science 對於數據科學家來說,處理丟失的數據是數據清理和模型開發過程中的一個重要部分。通常情況下,真實數據包含多個稀疏字段或包含錯誤值的字段。在這篇文章中,我們將討論如何建立可以用來填補數據中缺失 ...