python數據分析之清洗數據：缺失值處理
在使用python進行數據分析時，如果數據集中出現缺失值、空值、異常值，那么數據清洗就是尤為重要的一步，本文將重點講解如何利用python處理缺失值 創建數據 為了方便理解，我們先創建一組帶有缺失值的簡單數據用於講解 檢查缺失值 對於現在的數據量，我們完全可以直接查看整個數據來檢查是否 ...
原文：使用python處理缺失數據
處理缺失數據： 方法 說明 dropna 根據各標簽的值中 是否存在缺失數據對軸標簽進行過濾，可通過閾值調節對缺失值的容忍程度 fillna 用指定值或插值方法 如ffill 或 bfill 填充缺失數據 isnull 返回一個含有布爾值的對象，這些布爾值表示哪些值是缺失值 NA ，該對象的類型與源類型一樣 過濾缺失數據 可以通過pandas.isnull或布爾索引的手工方法，但dropna可能會 ...
2019-11-06 16:50 0 335 推薦指數：
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