處理缺失資料

缺失資料（missing data）在大部分資料分析應用中都很常見。pandas的設計目標之一就是讓缺失資料的處理任務盡量輕鬆。

例如， pandas物件上的所有描述統計都排除了缺失資料。

pandas使用浮點值nan（not a number）表示浮點和非浮點陣列中的缺失資料。它只是乙個便於被檢測出來的標記而已

由於numpy的資料型別體系中缺乏真正的na資料型別或定位模式， 所以它是我能想到的最佳解決方案

na處理方法

布林型別索引取值

面對dataframe物件， 事情變得複雜了。 你可能希望丟棄全na或含有na的行貨列。drop預設丟棄任何含有缺失值的行：

丟棄全為na的行：

丟棄全為na的列：

翻滾資料

fillna value呼叫乙個字典{}作為標量值用於填補缺失值。

Pandas 處理缺失資料

import numpy as np import pandas as pd from pandas import series,dataframes series a b np.nan,c d pd.isnull s 0 false 1 false 2 true 3 false 4 false d...

pandas處理缺失資料

na處理方法 方法 說明 dropna 根據各標籤的值中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得容忍度 fillna 用指定值或插值方法 如ffill和bfill 填充缺失資料 isnull 返回乙個含有布林值的物件，這些布林值表示哪些值是缺失值na,該物件的型別與源型別一樣 no...

資料缺失值處理

步驟 1.識別缺失值 2.分析缺失的原因 3.檢視缺失值情況 4.處理缺失值 識別判斷缺失值 is.na 識別矩陣或資料框中的完整觀測 complete.cases any is.na data 檢查是否存在缺失值 head is.na data col1 5 檢視資料data中col1列前5個資料...