pandas中基本操作——如缺失值處理。等
# =====替換缺失值=== data[data.isnull()] = 0 data.fillna(0,inplace=True) #====25% 和75%=== sta = data['A_sale'].describe() #.describe()中有基本的資料，自己可以列印試試 stb = data['B_sale'].describe() #print(sta) ''' count 30.000000 mean 430.618559 std 278.629712 min 26.157783 25% 213.463059 50% 403.759538 75% 599.212448 max 972.841767 Name: A_sale, dtype: float64 ''' a_iqr = sta.loc['75%'] - sta.loc['25%'] b_iqr = stb.loc['75%'] - stb.loc['25%']
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今天遇到的問題是，要將一份csv資料讀入dataframe，但某些列中含有NA值。對於這些列來說，NA應該作為一個有意義的level，而不是缺失值，但read_csv函式會自動將類似的缺失值理解為缺失值並變為NaN。 看pandas文件中read_csv函式中這兩個引數的描述，預設會將’-1
pandas 缺失值處理
存在 oat 值方法 ffi 重新 int div ext ram 說到缺失值處理無非兩種，delete或者fill： dropna 根據各標簽的值中是否存在缺失數據對軸標簽進行過濾，可通過閾值調節對缺失值得容忍度 drop 見http://www.cnblogs.
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