Pandas缺失值處理

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
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pandas 高階處理 缺失值處理
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