在Pandas中處理NaN值的方法-創(chuàng)新互聯(lián)

關(guān)于NaN值

在博樂(lè)等地區(qū)，都構(gòu)建了全面的區(qū)域性戰(zhàn)略布局，加強(qiáng)發(fā)展的系統(tǒng)性、市場(chǎng)前瞻性、產(chǎn)品創(chuàng)新能力，以專注、極致的服務(wù)理念，為客戶提供成都做網(wǎng)站、成都網(wǎng)站制作、成都外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè) 網(wǎng)站設(shè)計(jì)制作定制網(wǎng)站開發(fā),公司網(wǎng)站建設(shè),企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),成都品牌網(wǎng)站建設(shè),全網(wǎng)營(yíng)銷推廣,外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè),博樂(lè)網(wǎng)站建設(shè)費(fèi)用合理。

-在能夠使用大型數(shù)據(jù)集訓(xùn)練學(xué)習(xí)算法之前，我們通常需要先清理數(shù)據(jù), 也就是說(shuō)，我們需要通過(guò)某個(gè)方法檢測(cè)并更正數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤。
- 任何給定數(shù)據(jù)集可能會(huì)出現(xiàn)各種糟糕的數(shù)據(jù)，例如離群值或不正確的值，但是我們幾乎始終會(huì)遇到的糟糕數(shù)據(jù)類型是缺少值。
- Pandas 會(huì)為缺少的值分配 NaN 值。

創(chuàng)建一個(gè)具有NaN值得 Data Frame

import pandas as pd

# We create a list of Python dictionaries
# 創(chuàng)建一個(gè)字典列表
items2 = [{'bikes': 20, 'pants': 30, 'watches': 35, 'shirts': 15, 'shoes':8, 'suits':45},
{'watches': 10, 'glasses': 50, 'bikes': 15, 'pants':5, 'shirts': 2, 'shoes':5, 'suits':7},
{'bikes': 20, 'pants': 30, 'watches': 35, 'glasses': 4, 'shoes':10}]

# 創(chuàng)建一個(gè)DataFrame并設(shè)置行索引
store_items = pd.DataFrame(items2, index = ['store 1', 'store 2', 'store 3'])

# 顯示
store_items

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