@缺失值處理
df.isnull()#是缺失值返回true，否則範圍false
df.isnull().sum()#返回每列包含的缺失值的個數
df.dropna()#直接刪除含有缺失值的行
df.dropna(axis = 1)#直接刪除含有缺失值的列
df.dropna(how = 『all』)#只刪除全是缺失值的行
df.dropna(thresh = 4)#保留至少有4個缺失值的行
df.dropna(subset = [『c』])#刪除含有缺失值的特定的列
dddf = ddf.dropna(subset=[『jie_num』],axis=0)#刪除含有缺失值的特定的行
datanota = adata[adata[『marital』].notna()]#刪除某列中含有缺失值的行
缺失值選擇思想和處理缺失值
import pandas as pd from config import file data pd.read csv file,encoding gbk num data.isna sum print num 部分列如下所示 unnamed 0 0 custid 0 trade no 0 ban...
缺失值處理 缺失值填充方法總結
我們在進行模型訓練時，不可避免的會遇到某些特徵出現空值的情況，下面整理了幾種填充空值的方法 對於特徵值缺失的一種常見的方法就是可以用固定值來填充，例如0，9999，9999,例如下面對灰度分這個特徵缺失值全部填充為 99 data 灰度分 data 灰度分 fillna 99 對於數值型的特徵，其缺...
缺失值處理
pandas使用nan not a number 表示浮點和非浮點陣列中的缺失資料，python內建的none值也會被當做na處理，pandas物件上的所有描述統計都排除了缺失資料。na處理方法 方法 說明dropna 根據各標籤的值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的容忍度 ...