2017年7月6日
Pandas 10分钟入门----缺失数据的处理（官方文档注释版三）
摘要： 在日常我们获取的数据中，经常会出现数据缺失的情况。对数据缺失的处理，有多种处理的方法：插值填补、平均值填补方法很多。这里不具体讨论用哪种方式去插补这些数据，而只是谈谈如何使用pandas去快速的处理这些数据。 pandas 常用np.nan代表缺失数据，详情可以查看Missing Data sect 阅读全文
posted @ 2017-07-06 23:30 angelxp 阅读(422) 评论(0) 推荐(0)