Python學習筆記：數據清洗之缺失值填充fillna
在數據建模過程中，針對入模的數據需做數據清洗，特別針對缺失數據。 缺失數據比較多的情況下，可以考慮直接刪除；缺失數據較少的情況下，可對數據進行填充。 此時，fillna() 則派上用場。語法為： 創建測試數據框： 用0填充 用每列特征的均值填充 ...
原文：df.fillna() 缺失值填充
pd.DataFrame.fillna 使用指定的方法填充NA NaN值 參數： values： dict, Series, or DataFrame，用於替換空值的值，該值不能是list，如果指定某列，則會是字典的形式 method： backfill , bfill , pad , ffill , None , default None，填充方法 向下填充，還是向上，和replace的用法一致 ...
2020-09-18 15:40 0 3957 推薦指數：
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