缺失值的处理
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了缺失值的处理相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
#缺失值的处理
from pandas import Series
import numpy as np
stringSer=Series([‘a‘,‘b‘,np.nan,‘d‘,‘e‘])
#isnull 显示空值
stringSer.isnull()
#notnull 显示非空值
stringSer.notnull()
stringSer[stringSer.notnull()] #删除空值
stringSer.dropna() #删除空值
from pandas import DataFrame
df=DataFrame([[1.4,np.nan],[7.5,-4.5],[np.nan,np.nan],[0.75,-1.3]],index=[‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘],columns=[‘one‘,‘two‘])
df.dropna() #删除空值
df.dropna(how=‘all‘) #删除都为空值
df.fillna(0) #给空值填充0
df.fillna(‘one‘:0,‘two‘:-1) #给one列填充0,给two列填充-1
df.fillna(df.mean()) #按均值填充
以上是关于缺失值的处理的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章