python資料預處理

import pandas as pd

# 缺失值處理
df = pd.read_excel(
'/users/caizhengjie/desktop/a.xlsx'
)print
(df)
# 直接呼叫info方法就會返回每一列的缺失值
print
(df.info())
print
('.....................'
)# isnull方法判斷哪個是缺失值
print
(df.isnull())
print
('.....................'
)# 缺失值刪除
'''缺失值分為兩種：1一行中某個欄位的缺失值，2一行全部為空白
dropna為刪除含有缺失值的行，只要某一行有缺失值就把這一行刪除，執行dropna（）方法之後刪除含有nan值的行，返回刪除後的資料
dropna(how = 'all'),指刪除全部為空值的行 ,不全為空值的行就不會被刪除
'''# print(df.dropna(how='all'))
print
('.....................'
)# 缺失值的填充
# fillna（0）即將所有空值填充為0
# fillna（）
print
(df.fillna())
print
('.....................'
)# 重複值處理
# drop_duplicates(）方法，預設對所有值進行重複值判斷，且預設保留第一行的值
# drop_duplicates(subset = '指要判斷的列名'，keep關鍵字，keep = 'fist'k或者'last'即預設是保留第乙個，keep = false指把重複列全部刪除）
# 資料型別
# print(df.info()) #檢視全部資料型別
# print(df['學號'].dtype) #檢視某一列的資料型別
# 型別轉換-astype()轉換資料型別
# print(df['學號'].astype('float'))
# 素引設定
# print('.....................')
# df.columns('學號','s','a','r','w','v','x','b')

Python資料預處理

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