pandas.fillna函数

ML之FE：特征工程中常用的一些处理手段(缺失值填充、异常值检测等)及其对应的底层代码的实现 目录 特征工程中常用的一些处理手段(缺失值填充、异常值检测等)及其对应的底层代码的实现 缺失值填充 fillna(self, value=None, method=None, axis=None,  inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs) 特征工程中常用的一些处理手段(缺失值填充、异常值检测等)及其对应的底层代码的实现 缺失值填充 df = pd.read_csv('test01.csv') print(df['feature01']

点赞、关注再看，养成良好习惯 Life is short, U need Python 初学Python，快来点我吧 1. 概述 首先对数据缺失的原因、类型以及处理方法做一个简单地总结，如下图所示： 2. 直接删除法 当缺失值的个数只占整体很小一部分的时候，可直接删除缺失值（行）。但是如果缺失值占比比较大，这种直接删除缺失值的处理方法就会丢失重要信息。 直接删除法处理缺失值时，需要检测样本总体中缺失值的个数。Python中统计缺失值的方法如下（下面结合具体数据集，直接上代码）： import numpy as np import pandas as pd data = pd.read_c

主要给大家介绍了关于Python时间序列缺失值（日期缺失填充）的处理方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家学习或者使用Python具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面来一起学习学习吧