三、小結
# 讀取電影資料
)
# 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
)
fill_dict=
movie=movie.fillna(fill_dict)
處理思路分析：
# 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(
)
fillna填充缺失值【知道】
replace替換具體某些值【知道】
Pandas 缺失值處理
二 處理缺失值 首先拿到乙份資料，以dataframe提取後，要檢視缺失值的情況 import pandas as pd df pd.read csv df.isnull 獲得true,false的返回值 df.isnull sum 判斷缺失的數量常用此介面來快速判斷各特徵的缺失值情況！df.dro...
Pandas缺失值處理
判斷資料是否為nan pd.isnull df pd.notnull df 判斷缺失值是否存在 np.all pd.notnull data 返回false代表有空值 np.any pd.isnull data 返回true代表有空值處理方式 2 替換缺失值 fillna value,inplace...
Pandas中的缺失值處理
相信大家在處理資料的時候經常會發現有一些資料的缺失,這個時候便會很頭大,因為有時候的缺失的資料是本來就沒有的,這些資料不管就好了,有的資料雖然沒有,但是也可以根據一些資料推算出來這個資料是多少然後給它填上,但是有的資料缺失是隨機缺失的完全不知道應該怎麼處理,所以呢今天我就帶大家了解一下資料中的缺失值...