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2020年 Pandas 数据分析 & Excel 办公自动化
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缺失值 NaN NaT NA
梁小亦
2023-01-13 02:22:04
课时名称
课时知识点
缺失值 NaN NaT NA
缺失值 NaN NaT NA
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缺失值 NaN NaT NA
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缺失值
分析,数据变量统计报表等常规统计分析方法。 专属会员卡更超值,更多课程紧张筹备中: ...
Pandas中
缺失值
的相关概念与处理方法总结
本篇总结了Pandas中
缺失值
的相关概念、原理及处理方法,有助于学习者搭建系统框架,对于一些具体操作并未详细说明。请配合Datewhale社区的Joyful Pandas教材或者其他Pandas教材练习相关函数的具体操作,效果更佳。
Pandas 缺失数据处理大全(附代码)
一、
缺失值
类型 在pandas中,缺失数据显示为
Na
N
。
缺失值
有3种表示方法,np.
na
n
,none,pd.
NA
。 1、np.
na
n
缺失值
有个特点(坑),它不等于任何值,连自己都不相等。如果用
na
n
和任何其它值比较都会返回
na
n
。 np.
na
n
== np.
na
n
>> False 也正由于这个特点,在数据集读入以后,不论列是什么类型的数据,默认的
缺失值
全为np.
na
n
。 因为
na
n
在Numpy中的类型是浮点,因此整型列会转为浮点;而字符型由于无法转化为浮点型,只能归并为object类型(‘
Python
缺失值
的处理
pandas中None或
Na
N
代表
缺失值
,检测
缺失值
的常用方法包括isnull,nonull,is
na
,not
na
。pandas中提供了fill函数填充
缺失值
。
pandas 学习 第11篇:处理
缺失值
Pandas中的
缺失值
是指
na
n
、None和
Na
T
。如果需要把inf 和 -inf视为
缺失值
,需要设置 pandas的选项: pandas.options.mode.use_inf_as_
na
=True 注意,None和None是相等的,但是
缺失值
和其他任何值(包括
缺失值
)是不相等的。 >>> None==None True >>> np.
na
n
=...
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