判斷資料是否為nan：
pd.isnull(df),
pd.notnull(df)
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
2、替換缺失值:fillna(value, inplace=true)
# 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)
# 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)
wis = pd.read_csv("")urlerror:# 全域性取消證書驗證
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的缺失值處理
處理方式 不是缺失值nan，有預設標記的 判斷資料是否為nan pd.isnull df pd.notnull df pd.isna df 讀取資料 movie pd.read csv date imdb movie data.csv 第一種 刪除 pandas刪除缺失值，使用dropna的前提是，...
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...