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数据清洗--DataFrame中的空值处理

时间:2018-09-30 12:57:50      阅读:214      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:分析   空值   对象   -o   tom   数据清洗   fill   taf   去除   

数据清洗是一项复杂且繁琐的工作,同时也是整个数据分析过程中最为重要的环节。

在python中空值被显示为NaN。首先,我们要构造一个包含NaN的DataFrame对象。

删除表中全部为NaN的行

删除表中任何含有NaN的行

删除表中全部为NaN的列

删除表中任何含有NaN的列

注意:axis 就是”轴,数轴“的意思,对应多维数组里的”维“。此处作者的例子是二维数组,所以,axis的值对应表示:0轴(行),1轴(列)。

如果不想过滤(去除)数据,我们可以选择使用fillna()方法填充NaN,这里,作者使用数值’0’替代NaN,来填充DataFrame。

我们还可以通过字典来填充,以实现对不同的列填充不同的值。

  • 使用python进行数据清洗 

数据清洗--DataFrame中的空值处理

标签:分析   空值   对象   -o   tom   数据清洗   fill   taf   去除   

原文地址:https://www.cnblogs.com/kangyongnian/p/9728793.html

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