数据加载器练习-葡萄酒数据

机器学习与算法源代码11： 特征工程之数据预处理.zip

111.zip机器学习神经网络数据预处理

数据预处理，所用到的数据。

数据预处理总结

2、高光谱数据预处理 传感器定标 大气校正

数据预处理 思维导图

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数据缺失在大部分数据分析应用中都很常见，Pandas使用浮点值NaN表示浮点和非浮点数组中的缺失数据，他只是一个便于被检测出来的数据而已。Python内置的None值也会被当作NA处理处理NA的方法有四种：dropna,fillna,isnull,notnullis(not)null，这一对方法对对象做出元素级的应用，然后返回一个布尔型数组，一般可用于布尔型索引。dropna，对于一个Series，dropna返回一个仅含非空数据和索引值的Series。问题在于DataFrame的处理方式，因为一旦drop的话，至少要丢掉一行（列）。这里解决方法与前面类似，还是通过一个额外的参数：dropna

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