大橙子网站建设,新征程启航
为企业提供网站建设、域名注册、服务器等服务
本篇文章为大家展示了使用Pandas怎么处理缺失值,内容简明扼要并且容易理解,绝对能使你眼前一亮,通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
创新互联建站是一家专注于成都做网站、成都网站制作、成都外贸网站建设与策划设计,瓜州网站建设哪家好?创新互联建站做网站,专注于网站建设十多年,网设计领域的专业建站公司;建站业务涵盖:瓜州等地区。瓜州做网站价格咨询:028-86922220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:
value:替换成的值
inplace:True:会修改原数据,False:不替换修改原数据,生成新的对象
注:不会修改原数据,需要接受返回值
1、删除缺失值:dropna(axis='rows')
2、替换缺失值:fillna(value, inplace=True)
# 替换存在缺失值的样本的两列 # 替换填充平均值,中位数 movie['Revenue (Millions)'].fillna(movie['Revenue (Millions)'].mean(), inplace=True)
不是缺失值nan,有默认标记的
to_replace- 替换前的值—被替换的
value—要修改成的值,上岗的值
再按照是nan的方式处理
将不是nan的值替换成np.nan——df.replace(to_replace,value)
# 把一些其它值标记的缺失值,替换成np.nan wis = wis.replace(to_replace='?', value=np.nan)
SSL报错
wis = pd.read_csv(https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data)
以上数据在读取时,可能会报如下错误
URLError:
解决办法:
# 全局取消证书验证 import ssl ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context
上述内容就是使用Pandas怎么处理缺失值,你们学到知识或技能了吗?如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备,欢迎关注创新互联行业资讯频道。