python 检查数据中是否有缺失值,删除缺失值的方式_python

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df.dropna(axis=0,how='any',thresh=None,subset=None,inplace=False)axis 指 轴,0是行,1是列,how 是删除条件:any 任意一个为na则删除整行/列,all 整行/列为na才删除inplace 是否在原DataFrame 上进行删除,false为否www.zgxue.com防采集请勿采集本网。

# 检查数据中是否有缺失值

随机森林比adaboost好随机森林的优点有:1.对于很多种资料,它可以产生高准确度的分类器。2.它可以处理大量的输入变量。3.它可以在决定类别时,评估变量的重要性。4.在建造森林时,它可以在内部对于一般化后的误差产生不偏差的估计。5.它包含一个

np.isnan(train).any()

缺失值是什么? 空格算不算?0算不算?-1算不算?None算不算? 先要自己清楚,你的数据,什么情况下算缺失值 对缺失值处理最方便的是pandas

Flase表示对应特征的特征值中无缺失值

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True:表示有缺失值

1,迭代器协议:对象需要提供next()方法,它要么返回迭代中的下一项,要么就引起一个StopIteration异常,以终止迭代。 2,可迭代对象:实现了迭代器协议对象。list、tuple、dict都是Iterable(可迭代对象),但不是iteration(迭代器对象)。但

通常情况下删除行,使用参数axis = 0,删除列的参数axis = 1,通常不会这么做,那样会删除一个变量。

df["你要填补的列名"].fillna(“填补的值”) df为你数据框名称 ,你的不一定是df

print(df.dropna(axis = 0))

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统计data里每一列是否有空值:data.isnull().any()统计data里每一列空值的个数:data.isnull().any().sum()但是有的时候,明明有空值却统计不出来。最近我遇到的数据,空值的填充是null,这个需要转化一下才可以用上面的函数。data=data.replace('null',np.NaN)然后你再继续用data.isnull().any(),ata.isnull().any().sum()就没问题了。如果这么做,你的问题还没解决,查看你的缺失值的填充是什么,用np.NaN替代。另外的方法:np.any(np.isnan(data))np.all(np.isfinite(data))内容来自www.zgxue.com请勿采集。


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