2020
10-08
10-08
Pandas缺失值2种处理方式代码实例
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.nan#删除缺失值为np.nan的所在行mo...
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