网站核查怎么抽查,客户关系管理系统流程图,陕西省住房城乡建设厅网站管理中心,中文网站建设教程本篇详解pandas中缺失值#xff08;Missing data handling#xff09;处理常用操作。缺失值处理常用于数据分析数据清洗阶段#xff1b;Pandas中将如下类型定义为缺失值#xff1a;NaN: ‘’, ‘#N/A’, ‘#N/A N/A’, ‘#NA’, ‘-1.#IND’, ‘-1.#QNAN’,‘-NaN’, ‘-na…本篇详解pandas中缺失值Missing data handling处理常用操作。缺失值处理常用于数据分析数据清洗阶段Pandas中将如下类型定义为缺失值NaN: ‘’, ‘#N/A’, ‘#N/A N/A’, ‘#NA’, ‘-1.#IND’, ‘-1.#QNAN’,‘-NaN’, ‘-nan’, ‘1.#IND’, ‘1.#QNAN’, ‘’, ‘N/A’, ‘NA’,‘NULL’, ‘NaN’, ‘n/a’, ‘nan’, ‘null’None欢迎微信随缘关注pythonic生物人本文将学到什么1更好的阅读体验请戳Pandas处理缺失值NA1、pandas中缺失值注意事项pandas和numpy中任意两个缺失值不相等np.nan ! np.nan 下图中两个NaN不相等 In pandas读取文件时那些值被视为缺失值 NaN: ‘’, ‘#N/A’, ‘#N/A N/A’, ‘#NA’, ‘-1.#IND’, ‘-1.#QNAN’,‘-NaN’, ‘-nan’, ‘1.#IND’, ‘1.#QNAN’, ‘NA’, ‘N/A’, ‘NA’,‘NULL’, ‘NaN’, ‘n/a’, ‘nan’, ‘null’None2、pandas缺失值操作pandas.DataFrame中判断那些值是缺失值isna方法 #定义一个实验DataFrame
pandas.DataFrame中删除包含缺失值的行dropna(axis0) In pandas.DataFrame中删除包含缺失值的列dropna(axis1) In pandas.DataFrame中删除包含缺失值的列和行dropna(howany) In pandas.DataFrame中删除全是缺失值的行dropna(axis0,howall) In pandas.DataFrame中删除全是缺失值的列dropna(axis1,howall) In pandas.DataFrame中使用某个值填充缺失值fillna(某个值) In pandas.DataFrame中使用前一列的值填充缺失值fillna(axis1,methodffill) #后一列填充为fillna(axis1,methodbfill)
pandas.DataFrame中使用前一行的值填充缺失值fillna(axis0,methodffill) #后一行填充为fillna(axis1,methodbfill)
pandas.DataFrame中使用字典传值填充指定列的缺失值 In 3、参考资料https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/frame.html?highlightmissing欢迎微信随缘关注pythonic生物人
