文章 2024-09-28 来自:开发者社区

Python中的插值技术:让数据说话

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Python中的插值技术:让数据说话
文章 2024-05-20 来自:开发者社区

【Python DataFrame专栏】讲解DataFrame中缺失值的处理方法,包括填充、删除和插值技术。

在数据分析过程中,经常会遇到数据集中存在缺失值的情况。处理缺失值是数据预处理的重要步骤之一。本文将介绍如何在Python的pandas库中处理DataFrame中的缺失值,包括填充、删除和插值技术。 一、查看缺失值 首先,我们需要查看DataFrame中的缺失值情况。可以使用isnull()和sum()方法查看每列缺失值的数量: import pandas as pd data = { ...

【Python DataFrame专栏】讲解DataFrame中缺失值的处理方法,包括填充、删除和插值技术。

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