pandas 缺失数据处理大全（附代码）
之前一直在分享pandas的一些骚操作：pandas骚操作，根据大家反映还不错，但是很多技巧都混在了一起，没有细致的分类，这样不利于查找，也不成体系。利用闲暇之余将有关数据清洗、数据分析的一些技能再次进行分类，里面也包含了我平时用到的一些小技巧，此次就从数据清洗缺失值处理走起，链接：pandas数据清洗，关注这个话题可第一时间看到更新。所有数据和代码可在我的GitHub获取：https://gi....
Pandas之四缺失数据处理
Pandas之四缺失数据处理在实际的数据处理过程当中，不可避免地会遇到有部分数据缺失。比如在分析股票行情数据时，有部分股票有时会停牌就会出现行情数据缺失的情况。一般在pandas中将缺失值以np.nan来表示，其好处是会在计算时忽略，同时其类型是float，不影响总体数据计算。数据分析时就要处理这些缺失值，pandas提供了缺失数据处理方法，包括删除缺失值、缺失值填充、缺失值判断等。首先在前文数....
Pandas缺失数据处理
Pandas缺失数据处理 Pandas用np.nan代表缺失数据 import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range('20130101',periods=10) df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4),index=dates,columns=['A','B','C','D']) ...
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