图解Pandas:查询、处理数据缺失值的6种方法!

图解Pandas:查询、处理数据缺失值的6种方法!,第1张

大家好,我是小五。

 上周我码了几篇文章,其中一篇是《花了一周,我总结了120个数据指标与术语。》。另外我还写了两篇Pandas的基础 *** 作文,发在了「快学Python」上,如果还没看过的同学正好可以再看一下。


在Pandas数据预处理中,缺失值肯定是避不开的。但实际上缺失值的表现形式也并不唯一,我将其分为了狭义缺失值、空值、各类字符等等。

所以我就总结了:Python中查询缺失值的4种方法。

阅读原文:Python中查询缺失值的4种方法


查找到了缺失值,下一步便是对这些缺失值进行处理,缺失值处理的方法一般就两种:删除法、填充法。

当然也可以选择不处理(狗头)。

阅读原文:Python中处理缺失值的2种方法


感兴趣的同学可以点击对应的蓝字超链接查看文章,另外我们也分享过不少Pandas相关的知识点,同样欢迎没看过的同学点击查看。

历史Pandas原创文章:

  • 66个Pandas函数,轻松搞定“数据清洗”!

  • 经常被人忽视的:Pandas文本数据处理!

  • Pandas 中合并数据的5个最常用的函数!

  • 专栏:#10+Pandas数据处理精进案例

推荐书籍

深入浅出Pandas:利用Python进行数据处理与分析

《深入浅出Pandas》这是一本全面覆盖了Pandas使用者的普遍需求和痛点的著作,基于实用、易学的原则,从功能、使用、原理等多个维度对Pandas做了全方位的详细讲解,既是初学者系统学习Pandas难得的入门书,又是有经验的Python工程师案头必不可少的查询手册。

点击这里,阅读更多数据文章!

欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出

原文地址: http://outofmemory.cn/langs/915953.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
上一篇 2022-05-16
下一篇 2022-05-16

发表评论

登录后才能评论

评论列表(0条)

保存