在Python中进行数据清洗和预处理缺失值处理缺失值补全
在Python中进行数据清洗和预处理时,处理缺失值是必不可少的步骤。以下是一些常见的缺失值补全方法: 删除缺失值: 使用pandas库中的dropna()函数可以简单地删除含有缺失值的行或列。 import pandas as pd df = pd.read_csv('your_data.csv')...
在Python中进行数据清洗和预处理缺失值处理
在Python中进行数据清洗和预处理时,处理缺失值是重要的一环。以下是一些常见的缺失值处理方法: 查看缺失值比例:使用pandas库可以方便地查看数据集中缺失值的情况。 import pandas as pd # 假设df是一个DataFrame missing_data = df.isnull()...
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