實際專案中有這樣的需求，將某一列的值，對映成類www.cppcns.com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程式設計客棧
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，=程式設計客棧= 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)
本文標題: 對pandas資料判斷是否為nan值的方法詳解
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