1、pandas使用浮點值nan表示浮點和非浮點陣列的缺失資料
對於乙個series可以用dropna方法或者通過布林型索引達到目的
2、對於dataframe丟棄全na
丟棄全為na的那些行
丟棄全為na的那些列
利用thresh,留下一部分觀測資料
thresh=3,表示在行方向上至少有3個非nan的項保留
填充缺失資料
用fillna的方法，將缺失值替換為常數值
通過乙個字典呼叫fillna實現對不同的列填充不同的值
對reindex有效的那些差值方法也可以用於fillna
fillna函式的引數
value
用於填充缺失值的標量值或者字典物件
method
插值方式，如果函式呼叫時未指定其他引數的話預設值fill
axis
待填充的軸預設值axis=0
inplace
修改呼叫這物件而不產生副本
limit
（對於前向和後向填充）可以連續填充的最大數量
pandas 填充缺失值
當資料中存在nan缺失值時，我們可以用其他數值替代nan，主要用到了dataframe.fillna 方法，下面我們來看看具體的用法 1.先來建立乙個帶有缺失值的dataframe 2.使用0替代缺失值 當然你可以用任意乙個數字代替nan df.fillna 0 3.用乙個字串代替缺失值 df.fi...
Pandas 處理缺失資料
import numpy as np import pandas as pd from pandas import series,dataframes series a b np.nan,c d pd.isnull s 0 false 1 false 2 true 3 false 4 false d...
pandas處理缺失資料
na處理方法 方法 說明 dropna 根據各標籤的值中是否存在缺失資料對軸標籤進行過濾，可通過閾值調節對缺失值得容忍度 fillna 用指定值或插值方法 如ffill和bfill 填充缺失資料 isnull 返回乙個含有布林值的物件，這些布林值表示哪些值是缺失值na,該物件的型別與源型別一樣 no...