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上传时间: 2021-01-21
详细说明：这篇文章主要介绍了简单了解Pandas缺失值处理方法,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
判断数据是否为NaN：
pd.isnull(df),
pd.notnull(df)
判断缺失值是否存在
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
处理方式：
存在缺失值nan,并且是np.nan:
1、删除缺失值:dropna(axis=’rows’)
注：不会修改原数据，需要接受返回值
2、替换缺
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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