面经｜缺失值填补的7种方法（使用场景+Python代码）
示例数据本文所使用的示例数据创建如下：import pandas as pd import numpy as np data = pd.DataFrame({ 'name': ['Bob', 'Mary', 'Peter', np.nan, 'Lucy'], 'score': [99, 100, np.nan, 91, 95], 'class': ['class1', '...
缺失值可视化Python工具库：missingno
适用场景无论是打比赛还是在实际工程项目中，都会遇到数据缺失的情况，如果数据集较小，还能在excel或者其他可视化软件大致看一下导致数据缺失的原因，那么数据集较大时，想要探索其中规律，无疑难度也是越来越大。missingno提供了一个灵活且易于使用的缺少数据可视化工具和实用程序的小型工具集，使你可以快速直观地概述数据集的完整性。安装及引用pip install missingno import m....
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