Datawhale七月組隊——動手學(xué)數(shù)據(jù)分析 Task02 數(shù)據(jù)清洗及特征整理

在本章中签财,我們進(jìn)行了缺失值的觀察與處理伍茄、重復(fù)值的觀察與處理以及特征的觀察與處理等等任務(wù)间唉。
這其中我將淺談自己對于缺失值處理的一點感想绞灼。在pandas中,None能夠直接被導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫作為空值處理呈野, 包含NaN的數(shù)據(jù)導(dǎo)入時會報錯镀赌,另外numpy和pandas的很多函數(shù)能處理NaN,但是如果遇到None就會報錯际跪。np.isnan()和pd.isnull()都可以對不論是DataFrame商佛、Python list還是僅僅一個數(shù)值進(jìn)行空值檢測。但一般在實際應(yīng)用中姆打,np.isnan()多用于單個值的檢驗良姆,pd.isnull()用于對一個DataFrame或Series(整體)的檢驗。

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