空值处理

xiaxiaomao1981 2023-01-12 22:41:49

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传统机器学习——特征工程之空值处理前言空值处理——准备空值处理——字符型空值空值处理——数值型空值空值处理——变换前言前一篇介绍了清洗数据集中的异常值，之后便可以开始处理空值、字符型等数据类型。写在最前面，测试集和训练集最好concat一起，然后再进行数据处理。声明：关于编程语法相关问题不会展开论述，本文只针对方法路线。空值处理——准备首先要知道训练集中哪些列有空值，下面代码中的full...

1.相关函数df.dropna()df.fillna()df.isnull()df.isna()2.相关概念空值：在pandas中的空值是""缺失值：在dataframe中为nan或者naT（缺失时间），在series中为none或者nan即可3.函数具体解释DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=...

总之，在Pandas中空值的处理方法很多，我们可以根据实际的数据集和业务需要选择合适的方法进行空值填充或删除。充分处理空值可以确保数据分析的准确性和可靠性。到此这篇关于Pandas空值处理全攻略的文章就介绍到这了,更多相关Pandas空值内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持。在进行数据分析和建模时，空值的存在会给结果带来很大影响，甚至导致错误。所以在预处理数据时，我们必须对空值进行妥善处理。None：表示对象型的空值。NaN：表示数值型的空值。NaT：表示时间型的空值。

mysql的空值处理方式及场景

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