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  • pandas教程:Handling Missing Data 处理缺失数据


    文章目录

    • Chapter 7 Data Cleaning and Preparation 数据清洗和准备
    • 7.1 Handling Missing Data 处理缺失数据
    • 1 Filtering Out Missing Data(过滤缺失值)
    • 2 Filling In Missing Data(填补缺失值)

    Chapter 7 Data Cleaning and Preparation 数据清洗和准备

    其实数据分析中80%的时间都是在数据清理部分,loading, clearning, transforming, rearranging。而pandas非常适合用来执行这些任务。

    7.1 Handling Missing Data 处理缺失数据

    在pandas中,missing data呈现的方式有些缺点的,但对大部分用户能起到足够的效果。对于数值型数据,pandas用浮点值

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_46530492/article/details/134273875
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