使用熊猫怎么处理缺失值

　　介绍

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判断数据是否为南:

pd.isnull (df), 　　pd.notnull (df)

判断缺失值是否存在

np.all (pd.notnull(数据),#,返回假代表有空值 　　np.any (pd.isnull(数据),#返回真正的代表有空值

处理方式:

<李>

存在缺失值南,并且是np。李奶奶:

<李>

值:替换成的值

<李>

原地:真的:会修改原数据,错误的:不替换修改原数据,生成新的对象

<李>

注:不会修改原数据,需要接受返回值

<李>

1,删除缺失值:dropna(轴=& # 39;行# 39;)

<李>

2,替换缺失值:fillna(价值,原地=True)

#,替换存在缺失值的样本的两列 　　#,替换填充平均值,中位的数 　　电影[& # 39;Revenue (百万)& # 39;].fillna(电影[& # 39;Revenue (百万)& # 39;].mean(),原地=True) <李>

不是缺失值南有默认标记的

<李>

to_replace -替换前的值——被替换的

<李>

价值——要修改成的值,上岗的值

<李>

再按照是南的方式处理

<李>

将不是南的值替换成np.nan——df.replace (to_replace、价值)

#,把一些其它值标记的缺失值,替换成np.nan 　　wis =, wis.replace (to_replace=& # 39; ? & # 39;,, value=https://www.yisu.com/zixun/np.nan)

SSL报错

wis =, pd.read_csv (https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data)

以上数据在读取时,可能会报如下错误

URLError:, & lt; urlopen  error  [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED], certificate  verify  failed  (_ssl.c: 833)在

解决办法:

#,全局取消证书验证 　　ssl import  　　ssl._create_default_https_context =ssl。_create_unverified_context

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