簡(jiǎn)單了解Pandas缺失值處理方法
這篇文章主要介紹了簡(jiǎn)單了解Pandas缺失值處理方法,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下
判斷數(shù)據(jù)是否為NaN:
pd.isnull(df), pd.notnull(df)
判斷缺失值是否存在
np.all(pd.notnull(data)) # 返回false代表有空值 np.any(pd.isnull(data)) #返回true代表有空值
處理方式:
- 存在缺失值nan,并且是np.nan:
- 1、刪除缺失值:dropna(axis='rows')
- 注:不會(huì)修改原數(shù)據(jù),需要接受返回值
- 2、替換缺失值:fillna(value, inplace=True)
- value:替換成的值
- inplace:True:會(huì)修改原數(shù)據(jù),F(xiàn)alse:不替換修改原數(shù)據(jù),生成新的對(duì)象
- 1、刪除缺失值:dropna(axis='rows')
# 替換存在缺失值的樣本的兩列 # 替換填充平均值,中位數(shù) movie['Revenue (Millions)'].fillna(movie['Revenue (Millions)'].mean(), inplace=True)
- 不是缺失值nan,有默認(rèn)標(biāo)記的
- 將不是nan的值替換成np.nan——df.replace(to_replace,value)
- to_replace- 替換前的值—被替換的
- value—要修改成的值,上崗的值
- 再按照是nan的方式處理
- 將不是nan的值替換成np.nan——df.replace(to_replace,value)
# 把一些其它值標(biāo)記的缺失值,替換成np.nan wis = wis.replace(to_replace='?', value=np.nan)
SSL報(bào)錯(cuò)
wis = pd.read_csv(https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data)
以上數(shù)據(jù)在讀取時(shí),可能會(huì)報(bào)如下錯(cuò)誤
URLError: <urlopen error [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed (_ssl.c:833)>
解決辦法:
# 全局取消證書驗(yàn)證 import ssl ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context
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