2023年8月7日
【pandas小技巧】--缺失值的列
摘要： 在实际应用中，数据集中经常会存在缺失值，也就是某些数据项的值并未填充或者填充不完整。缺失值的存在可能会对后续的数据分析和建模产生影响，因此需要进行处理。 pandas提供了多种方法来处理缺失值，例如删除缺失值、填充缺失值等。删除缺失值可能会导致数据量减少，填充缺失值则能够尽量保留原始数据集的完整性， 阅读全文
posted @ 2023-08-07 09:37 wang_yb 阅读(933) 评论(4) 推荐(0)