摘要： 连续属性离散化的目的是为了简化数据结构，数据离散化技术可以用来减少给定连续属性值的个数。离散化方法经常作为数据挖掘的工具。 连续属性的离散化就是将连续属性的值域上，将值域划分为若干个离散的区间，最后用不同的符号或整数 值代表落在每个子区间中的属性值。 离散化有很多种方法，这使用一种最简单的方式去操作 阅读全文

摘要： 处理方式： 存在缺失值nan,并且是np.nan: 删除存在缺失值的:dropna(axis='rows') 替换缺失值:fillna(df[].mean(), inplace=True) 不是缺失值nan，有默认标记的 1、存在缺失值nan,并且是np.nan # 判断数据是否为NaN # pd. 阅读全文