Pandas對缺失值的處理
Pandas使用這些函數處理缺失值： isnull和notnull：檢測是否是空值，可用於df和series dropna：丟棄、刪除缺失值 axis : 刪除行還是列，{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0 how ...
原文：pandas-缺失值處理
缺失值是指數據集中的某些觀測存在遺漏的指標值，缺失值的存在同樣會影響到數據分析和挖掘的結果。 一般而言，當遇到缺失值是可以采三種方法處置：刪除法，替換法和插補法。 .刪除法使用情況：當確實的觀測比例非常低是，如 以內，可以直接刪除這些缺失的變量。 .替換法：用某種直接替換缺失值，例如，對連續變量而言，可以使用均值或中位數替換，對於離散型變量，可以使用眾數替換。 .插補法：是指根據其他非確實的變量 ...
2019-11-27 10:48 0 488 推薦指數：
相關推薦
pandas缺失值處理
1、檢查缺失值 為了更容易地檢測缺失值(以及跨越不同的數組dtype)，Pandas提供了isnull()和notnull()函數，它們也是Series和DataFrame對象的方法 - 2、清理/填充缺少 數據Pandas提供了各種方法來清除缺失的值。 fillna()函數 ...
Pandas缺失值處理
什么是缺失值？ 直觀上理解，缺失值表示的是“缺失的數據” 創建數據 識別出缺失值或非缺失值 過濾掉一些缺失的行 丟棄缺失值 .dropna() Seriese 使用 dropna 比較簡單 ...
Pandas系列（三）-缺失值處理
內容目錄 1. 什么是缺失值 2. 丟棄缺失值 3. 填充缺失值 4. 替換缺失值 5. 使用其他對象填充 數據准備 import pandas as pd import numpy as np index = pd.Index(data=["Tom ...
pandas 缺失值處理，插值
Python Pandas https://www.cnblogs.com/zhenyauntg/p/13188221.html ...
Pandas系列教程（6）Pandas缺失值處理
Pandas缺失值處理 Pandas使用這些函數處理缺失值： isnull和notnull: 檢測是否是空值，可用於df和Series dropna: 丟棄，刪除缺失值 axis: 刪除行還是列，{0 ro 'index', 1 or 'columns ...
pandas 缺失值、重復值的處理與值的替換
一、刪除缺失值 在進行數據分析和建模的過程中，我們80%的時間往往花在數據准備上：加載、清理、轉換、處理和重新排列。為了提高這一過程的效率，Pandas提供了一系列的高級、靈活和快速的工具集，配合Python語言內置的處理功能，可以滿足絕大多數場景下的使用需求。 Pandas中，使用 ...
pandas numpy處理缺失值，none與nan比較
原文鏈接：https://junjiecai.github.io/posts/2016/Oct/20/none_vs_nan/ 建議從這里下載這篇文章對應的.ipynb文件和相關資源。這樣你就能在Jupyter中邊閱讀，邊測試文中的代碼。 python原生的None和pandas, numpy ...