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數(shù)據(jù)清洗--DataFrame中的空值處理方法-創(chuàng)新互聯(lián)

數(shù)據(jù)清洗是一項(xiàng)復(fù)雜且繁瑣的工作,同時(shí)也是整個(gè)數(shù)據(jù)分析過程中最為重要的環(huán)節(jié)。

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在python中空值被顯示為NaN。首先,我們要構(gòu)造一個(gè)包含NaN的DataFrame對(duì)象。

>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>> from pandas import Series,DataFrame
>>> from numpy import nan as NaN
>>> data = DataFrame([[12,'man','13865626962'],[19,'woman',NaN],[17,NaN,NaN],[NaN,NaN,NaN]],columns=['age','sex','phone'])
>>> data
 age sex  phone
0 12.0 man 13865626962
1 19.0 woman   NaN
2 17.0 NaN   NaN
3 NaN NaN   NaN

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當(dāng)前標(biāo)題:數(shù)據(jù)清洗--DataFrame中的空值處理方法-創(chuàng)新互聯(lián)
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