时尚类网站设计公司,惠州哪家做网站比较好,密云网站建设服务,网络广告销售一、问题#xff1f;大多数数据并不是我们自己构造的#xff0c;存在文件当中。我们需要工具去获取#xff0c;但是Numpy其实并不适合去读取处理数据#xff0c;这里我们了解相关API#xff0c;以及Numpy不方便的地方即可。二、Numpy读取genfromtxt(fname[, dtype, commen…一、问题大多数数据并不是我们自己构造的存在文件当中。我们需要工具去获取但是Numpy其实并不适合去读取处理数据这里我们了解相关API以及Numpy不方便的地方即可。二、Numpy读取genfromtxt(fname[, dtype, comments, ...]) Load data from a text file, with missing values handled as specified.# 读取数据 test np.genfromtxt(./data/numpy_test/test.csv, delimiter,)三、如何处理缺失值3.1什么是缺失值什么时候numpy中会出现nan当我们读取本地的文件为float的时候如果有缺失(或者为None)就会出现nan3.2缺失值处理那么在一组数据中单纯的把nan替换为0合适么会带来什么样的影响比如全部替换为0后替换之前的平均值如果大于0替换之后的均值肯定会变小所以更一般的方式是把缺失的数值替换为均值中值或者是直接删除有缺失值的一行所以如何计算一组数据的中值或者是均值如何删除有缺失数据的那一行列在pandas中介绍t中存在nan值如何操作把其中的nan填充为每一列的均值 t array([[ 0., 1., 2., 3., 4., 5.], [ 6., 7., nan, 9., 10., 11.], [ 12., 13., 14., nan, 16., 17.], [ 18., 19., 20., 21., 22., 23.]])处理逻辑
