缺失值 NaN NaT NA

梁小亦 2023-01-13 02:22:04

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python和pandas中的缺失值None、NA和nan及其观测与处理
np.nan：Numpy在读入数据集以后数据会被会转为浮点类型（np.float64）；而字符型由于无法转化为浮点型，只能归并为object类型。：pd.NA是专门表示缺失值的标量，它代表空整数、空布尔值、空字符，这个功能目前处于实验阶段，因此它的行为仍可能会发生变化。它通常用于初始化变量、函数的默认返回值，或者作为占位符，表示某个变量或表达式暂时没有值。：是一个特殊的常量，用于表示缺失或不存在的值，它也是一个对象，有自己的类型——
pandas 学习 第11篇：处理缺失值
Pandas中的缺失值是指nan、None和NaT。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.nan =...
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NaN。缺失值有3种表示方法，np.nan，none，pd.NA。 1、np.nan 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nan和任何其它值比较都会返回nan。 np.nan == np.nan >> 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.nan。 因为nan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（‘
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。
Python缺失值的处理
pandas中None或NaN代表缺失值，检测缺失值的常用方法包括isnull，nonull，isna，notna。pandas中提供了fill函数填充缺失值。
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