pandas 高階處理 缺失值處理

存在缺失值nan,並且是np.nan:

2、替換缺失值:fillna(value, inplace=true)

value:替換成的值

3如果缺失值沒有使用nan標記，比如使用"？"

# 讀取電影資料

# 判斷是否全不為空, 如果沒有空返回true, 否則flase
np.all
(pd.notnull(movie)
)

# 不修改原資料

movie.dropna(
)# 可以定義新的變數接受或者用原來的變數名
data = movie.dropna(
)

# 替換存在缺失值的樣本的兩列

# 替換填充平均值，中位數
movie[
'revenue (millions)'
].fillna(movie[
'revenue (millions)'
].mean(
), inplace=
true
)

# 這段**很有用

for i in movie.columns:
if np.
all(pd.notnull(movie[i]))
==false
:print
(i) movie[i]
.fillna(movie[i]
.mean(
), inplace=
true
)

以上資料在讀取時，可能會報如下錯誤：

urlerror:

833)
>

# 全域性取消證書驗證

1- 、先替換『?』為np.nan

# 把一些其它值標記的缺失值，替換成np.nan

wis = wis.replace(to_replace=
'?', value=np.nan)

# 刪除

wis = wis.dropna(
)

Pandas高階處理 缺失值處理

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