python数据清洗去空值_Python 数据清洗--处理Nan

本文介绍了Python中数据清洗的过程,包括使用pandas库填充NAN值为0,对数据进行归一化处理,以及删除含有NAN的列。通过示例代码展示了如何读取MAT文件,利用scikit-learn进行数据预处理,并探讨了Python中的None与NaN的区别。此外,还提及了数据清洗中的其他方法,如删除重复值、异常值处理、数据映射等。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

import numpy as np

import pandas as pd

from pandas import Series,DataFrame

from numpy import nan as NaN

import tensorflow as tf

import matplotlib.pyplot as plt

import scipy.io as sio

import os

from sklearn import preprocessing

读取mat数据

load_path="08_1.mat"

load_data = sio.loadmat(load_path)

a = load_data['D']

print(a)

data = DataFrame(a)

print(data)

data.fillna(0)

print(data.fillna(0))

b=data.fillna(0).values

print(b)

数据归一化

a2 = preprocessing.scale(b)

print('数据归一化:')

print(a2)

数据清洗方法2 删除NAN所在的列

load_path2="08_1.mat"

load_data2 = sio.loadmat(load_path2)

a2 = load_data2['D']

print(a2)

data2 = DataFrame(a2)

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值