對(duì)pandas數(shù)據(jù)判斷是否為NaN值的方法詳解
更新時(shí)間：2018年11月06日 09:45:35 作者：心很大很大
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實(shí)際項(xiàng)目中有這樣的需求，將某一列的值，映射成類(lèi)別型的數(shù)據(jù)，這個(gè)時(shí)候，需要我們將范圍等頻切分，或者等距切分。
具體的做法可以先看某一些特征的具體分布情況，然后我們選擇合適的閾值進(jìn)行分割。
def age_map(x): if x < 26: return 0 elif x >=26 and x <= 35: return 1 elif x > 35 and x <= 45: return 2 elif pd.isnull(x): #判斷是否為NaN值，== 和in 都無(wú)法判斷 return 3 else: return 4
也就是用pandas自帶的函數(shù)來(lái)表示：
pd.isnull(x)
最后我們可以應(yīng)用map函數(shù)：
data['age'] = data['birth_year'].map(age_map)
以上這篇對(duì)pandas數(shù)據(jù)判斷是否為NaN值的方法詳解就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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