數據分析第四篇：數據清洗
需要清洗的數據有下面幾種形式 2.1錯誤值 出現大量0的話，可以使用缺失值替代，然后再用缺失值填補的方法處理 camp['AvgIncome']=camp['AvgIncome'].replace({0: np.NaN}) 2.2 缺失值 vmean ...
原文：python數據分析pandas中的DataFrame數據清洗
pandas中的DataFrame中的空數據處理方法： 方法一：直接刪除 .查看行或列是否有空格 以下的df為DataFrame類型，axis ,代表列，axis 代表行，以下的返回值都是行或列索引加上布爾值 isnull方法 查看行：df.isnull .any axis 查看列：df.isnull .any axis notnull方法： 查看行：df.notnull .all axis 查看 ...
2019-11-01 17:38 0 999 推薦指數：
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