python資料分析pandas包入門學習（四）處理缺失資料
本文參考《利用Python進行資料分析》的第五章 pandas入門
4 處理缺失資料 缺失資料（missing data）在大部分資料分析應用中都很常見。Pandas的設計目標之一就是讓缺失資料的處理任務儘量輕鬆。例如，pandas物件上的所有描述統計都排除了缺失資料。 pandas使用NaN表示缺失資料。
Python內建的None也會被當做NaN處理：
對於DataFrame，就有點複雜了，你可能希望丟棄全部是NAN或含有NAN的行或列。 dropna預設丟棄任何含有缺失值的行，傳入how='all'則之丟棄全為NaN的行或列：
填充缺失資料 有的時候可能不想濾除缺失資料，而是希望通過其他方式填補那些“空洞”。對於大多數情況，fillna方法是最主要的函式：
相關推薦
python資料分析pandas包入門學習（四）處理缺失資料
本文參考《利用Python進行資料分析》的第五章 pandas入門 4 處理缺失資料 缺失資料（missing data）在大部分資料分析應用中都很常見。Pandas的設計目標之一就是讓缺失資料的處理任務儘量輕鬆。例如，pandas物件上的所有描述統計都排除了缺失資料
python資料分析pandas包入門學習（三）彙總和統計描述
本文參考《利用Python進行資料分析》的第五章 pandas入門 pandas擁有一組常用的數學和統計方法。它們大部分屬於約簡和彙總統計，用於從Series中提取單個值（如sum和mean），或從DataFrame的行或列中提取一個Series。跟對應的Numpy陣列
python資料分析pandas包入門學習（二）基本功能
本文參考《利用Python進行資料分析》的第五章 pandas入門 2基本功能 介紹操作Series和DataFrame中的資料的基本手段。 重新索引reindex 當呼叫Series的reindex將會根據新索引進行重排；當某個索引值當前不存在，就引入缺失值；fill_
SpringMVC 學習（四）——處理模型資料
處理模型資料 •Spring MVC 提供了以下幾種途徑輸出模型資料： –ModelAndView: 處理方法返回值類型為 ModelAndView 時, 方法體即可通過該對象新增模型資料 –Map 及 Model: 入參為 org.springframework.ui.Mode
Python爬蟲包 BeautifulSoup 學習（四） bs基本物件與函式
四大物件種類 BeautifulSoup將複雜HTML文件轉換成一個複雜的樹形結構。如圖所示 每個節點都是Python物件，我們只用根據節點進行查詢就可以了，因為解析工作交給了框架本身。所有物件可以歸納為4種: Tag NavigableString
NS2入門學習（四）之Otcl知識點
面向物件的Tcl語言，物件和類的概念同C++類似。 1.類和物件的定義 % Class Animal #定義類名 % Animal animal_1#產生類的物件 animal info class =>Animal
資料分析系列教程之numpy（四）
前面幾節講了numpy中資料型別建立，選取，修改，今天是numpy的最後一節，繼續講一些更常見的一些計算方法 1、求和函式 求和函式，用sum（），當然下圖中我是直接選取哪些資料，就對哪些資料求和 sum函式裡面有引數，當然下面的函式同樣也包含該引數axis，axis代表軸
Spring MVC學習（四） 處理資料模型
Spring MVC提供了以下幾種方式輸出模型資料： 1.使用ModelAndView輸出模型資料，程式碼如下： <a href="TestRequestMapping/TestModelAndView">TestModelAndView<
JAVA入門學習（四）
4.java原始檔與類 5.編碼規範 5.1.儲存規範 1）java原始檔的路徑中儘量不要含有空格與中文 2）java原始檔名不能有空格 5.2.命名規範 程式設計師在開發程式時，會給類，變數，方法，常量起一些名字，在起名
Pytorch入門學習（四）---- 多GPU的使用
DataParrallel import torch.nn as nn class DataParallelModel(nn.Module): def __init__(self):
Linux程序入門學習（四）-程序啟動退出
1. 程序的退出 exit 函式用於程序退出 標頭檔案：#include <stdlib.h> 函式原型：void exit(int status); 引數：int status：退出狀態值（可以任意寫，值規定0 以上的正整數） 返回值：無
Ubuntu Linux 菜鳥正在入門學習（四）——檔案系統的概念
1.什麼是檔案系統 檔案系統是對一個儲存裝置上的資料和元資料進行組織的機制，其目的是易於實現資料的查詢和存取。Linux檔案系統介面實現為分層的體系結構，從而將使用者介面層 檔案系統實現和操作儲存裝置的驅動程式分開。 1)儲存介質 用以儲存資料的物理裝置，如軟盤
python資料分析：關聯規則學習（Association rule learning）
何為關聯規則學習 關聯規則學習是一種基於規則的機器學習方法，用於發現大型資料庫中變數之間的有趣關係。它旨在使用一些有趣的度量來識別在資料庫中發現的強規則。這種基於規則的方法在分析更多資料時也會生成新規則。假設資料集足夠大，最終目標是幫助機器模擬人類大腦的特徵提取和新未分類資料的抽象關
python資料分析：內容資料化運營（下）——基於多項式貝葉斯增量學習分類文字
案例背景及資料 見上一篇 案例實現 匯入模組 import re import tarfile import os import numpy as np from bs4 import BeautifulSoup from sklearn.feature_extracti
入門Python資料分析最好的實戰專案（二）建模篇
作者：xiaoyu 微信公眾號：Python資料科學 知乎：python資料分析 上一篇和大家分享了一個入門資料分析的一個小專案 北京二手房房價分析，連結如下： 資料分析實戰—北京二手房房價分析 文章在sf釋出之後看到有不少感興趣的朋友給我點了贊，感謝
入門Python資料分析最好的實戰專案（一）分析篇
作者：xiaoyu 微信公眾號：Python資料科學 知乎：python資料分析 非經作者允許，禁止任何商業轉載。 目的：本篇給大家介紹一個數據分析的初級專案，目的是通過專案瞭解如何使用Python進行簡單的資料分析。 資料來源：博主通過爬蟲採集的鏈家全網北京二手
資料分析與挖掘入門——學習筆記（三）numpy的基本函式使用
numpy的基本函式使用 1 通用函式彙總 一元函式 函式 說明 abs，fabs 計算整數、浮點數或複數的絕對值，對於非複數值，可以使用更快的fabs sqrt 計算各元素的平方根 square
python-pandas工具包入門教程（1）
1）python-pandas簡介 pandas是Python強大又高效的資料分析工具包，該工具包是為了解決資料分析任務而建立的， 納入了大量庫和一些標準的資料模型，提供了高效地操作大型資料集所需的工
selenium + python自動化測試unittest框架學習（四）python導入模塊及包知識點
腳本 selenium imp pat 程序 文件 sel sys module 在寫腳本的時候，發現導入某些模塊，經常報錯提示導入模塊失敗，這裏來惡補下python導入模塊的知識點。 1.模塊導入時文件查找順序 在腳本中，import xxx模塊時的具體步驟： （1）新建
Pandas入門學習（2）
文章目錄 Pandas 基本功能 1、Series 基本屬性 axes 示例 empty 示例 ndim 示例 size 示例 values 示例 head() 和 tail()