文件名称:
Pandas缺失值2种处理方式代码实例
开发工具:
文件大小: 32kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-19
详细说明：处理方式：
存在缺失值nan,并且是np.nan:
删除存在缺失值的:dropna(axis=’rows’)
替换缺失值:fillna(df[].mean(), inplace=True)
不是缺失值nan，有默认标记的
1、存在缺失值nan,并且是np.nan
# 判断数据是否为NaN
# pd.isnull(df),pd.notnull(df),pd.isna(df)
# 读取数据
movie = pd.read_csv(./date/IMDB-Movie-Data.csv)
##第一种 删除
# pandas删除缺失值，使用dropna的前提是，缺失值的类型必须是np.n
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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