缺失值处理 应用isnull判断是否有缺失数据NaN应用fillna实现缺失值的填充应用dropna实现缺失值的删除应用replace实现数据的替换 1 如何处理nan 获取缺失值的标记方式(NaN或者其他标记方式) 如果缺失值的标记方式是NaN 判断数据中是否包含NaN： pd.isnull(df),pd.notnull(df) 存在缺失值nan: 1、删除存在缺失值的:dr

pandas的设计目标之一就是使得处理缺失数据的任务更加轻松些。pandas使用NaN作为缺失数据的标记。 使用dropna使得滤除缺失数据更加得心应手。 dropna常用参数： # DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False) 主要的2个参数： #axis=0：删除

检查数据是否为nan df.isnan() # 对每一个元素返回True/Flase,说明其是/不是nan 将某些数据变为nan 将自定义缺失的填充值替换为nan df.replace('missing', np.nan,inplace=True) #将表格中的"Missing"字符串替换为np.nan [ TIPS ] :在读人表格时完成该操作 missing_lst=['m

生成器 生成器是一种使用普通函数语法定义的迭代器。有一个特点是包含yeild都是生成器。生成器不是使用return返回一个值，而是可以生成多个值，每次一个。每次使用yield生成一个值后，函数都将冻结，即在此停止执行，等待被重新唤醒。被重新唤醒后，函数将从停止的地方开始继续执行。 生成器是包含关键字yield的函数，但被调用时不会执行函数体内的代码，而是返回一个迭代器。每次请求值时，都将执行生成