python中填充而不是删除缺失值
在Python中，处理缺失值时填充（imputation）是一种常见的方法，而不是简单地删除含有缺失值的行或列。Pandas库提供了fillna()函数来实现这一操作。以下是一些基本示例： 使用特定值填充缺失值： import pandas as pd # 假设df是一个包含缺失值的数据框 df = p...
python中填充缺失值
在Python中，填充缺失值（NaN, None等）是数据预处理阶段的一项重要任务。Pandas库提供了几种便捷的方式来处理缺失值。以下是一些常见的方法： 使用fillna()函数：fillna()是Pandas DataFrame和Series对象中用于填充缺失值的函数。 填充常数值： import panda...
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