Python 数据清洗--处理Nan

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Python 数据清洗--处理Nan相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_13050351e0102xfis.html
https://www.sogou.com/link?url=DOb0bgH2eKh1ibpaMGjuy-bS_O7xQYLPIOogrOFmc02ueKW9M67CaVLpMY1k7wxTCB1NmnNSzM-t5pUc3zy0dg..
https://www.sogou.com/link?url=DOb0bgH2eKh1ibpaMGjuy6YnbQPc3cuKWH5w_8iuvJBomuBEhdSpHkUUZED5fr2OXwl-dB-nkEs_c1NbUyGLxQ..
https://jingyan.baidu.com/article/ca00d56c1b3647e99eebcfbd.html

`import numpy as np

import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
from numpy import nan as NaN

import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt

import scipy.io as sio
import os

from sklearn import preprocessing

读取mat数据
load_path="08_1.mat"
load_data = sio.loadmat(load_path)
a = load_data[‘D‘]
print(a)

data = DataFrame(a)
print(data)

data.fillna(0)
print(data.fillna(0))

b=data.fillna(0).values
print(b)

数据归一化
a2 = preprocessing.scale(b)
print(‘数据归一化:‘)
print(a2)

数据清洗方法2 删除NAN所在的列

load_path2="08_1.mat"
load_data2 = sio.loadmat(load_path2)
a2 = load_data2[‘D‘]

print(a2)

data2 = DataFrame(a2)
data2.dropna(axis=0, how=‘any‘)

print(data2.dropna(axis=0, how=‘any‘))`

处理前:
技术图片

处理后:技术图片

以上是关于Python 数据清洗--处理Nan的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

6 DataFrame处理丢失数据--数据清洗

数据分析03 /基于pandas的数据清洗级联合并

文摘:DataFrame数据清洗

pandas(12):数据清洗(缺失值)

pandas数据缺失处理

pandas数据缺失处理