pandas資料判斷是否為nan值的方式
實際專案中有這樣的需求,將某一列的值,對映成類別型的資料,這個時候,需要我們將範圍等頻切分,或者等距切分。
具體的做法可以先看某一些特徵的具體分布情況,然後我們選擇合適的閾值進行分割。
def age_map(x):
if x < 26:
return 0
elif x >=26 and x <= 35:
return 1
elif x > 35 and x <= 45:
return 2
elif pd.isnull(x): #判斷是否為nan值,== 和in 都無法判斷
return 3
else:
return 4
也就是用pandas自帶的函式來表示:
pd.isnull(x)
最後我們可以應用map函式:
data['age'] = data['birth_year'].map(age_map)
統計df檔案中有多少空值
df = pd.read_csv('test.csv')
df.isna().sum()
空值判斷 型別判斷
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在使用 php 編寫頁面程式時,我經常使用變數處理函式判斷 php 頁面尾部引數的某個變數值是否為空,開始的時候我習慣了使用 empty 函式,卻發現了一些問題,因此改用 isset 函式,問題不再。顧名思義,empty 判斷乙個變數是否為 空 isset 判斷乙個變數是否已經設定。正是這種所謂的 ...
PHP空值判斷
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