𝙍𝙖𝙢𝙨𝙖𝙮𝙞'𝙨 𝘽𝙡𝙤𝙜

纪要123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778Pandas高级处理 缺失值处理 数据离散化 合并 交叉表与透视表 分组与聚合 综合案例4.6 高级处理-缺失值处理 1）如何进行缺失值处理 两种思路： 1）删除含有缺失值的样本 2）替换/插补 4.6.1 如何处理nan 1）判断数据中是否存在NaN pd.isnull(df) pd.notnull(df) 2）删除含有缺失值的样本 df.dropna(inplace=False) 替换/插补 ...

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