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簡(jiǎn)單了解Pandas缺失值處理方法

更新時(shí)間：2019年11月16日 10:35:34 作者：太虛真人

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(guò)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

# 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

# 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(shū)驗(yàn)證
import ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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