Pandas(5)——处理缺省值与数据合并

最新推荐文章于 2023-08-31 17:52:55 发布
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分类专栏： 11 Python/DL/ML
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本文深入探讨了Pandas库在处理数据缺失值方面的策略，包括使用dropna、fillna、interpolate等方法。同时，详细介绍了数据合并的几种方式，如concat、merge，以及如何根据索引进行拼接操作。通过实例解析，帮助读者掌握Pandas在实际数据分析中的核心技巧。

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一、缺失值处理

np.nan和None都是缺失值。np.nan是Numpy中的一个特殊的浮点数。如果有None， 所有列的数据都会变为object。会比int和float更消耗资源。所以，确实的时候要用np.nan。

 

 

结果：

 

 

1. 发现缺失值

data.isnull()                 #判断哪些是缺失值。【例1】

data.notnull()              #哪些不是缺失值。

 

例1：

 

结果：
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