创建含 NaN 的矩阵¶

有时候我们导入或处理数据, 会产生一些空的或者是 NaN 数据,如何删除或者是填补这些 NaN 数据就是我们今天所要提到的内容.

建立了一个6X4的矩阵数据并且把两个位置置为空.

pd.dropna()¶

如果想直接去掉有 NaN 的行或列, 可以使用 dropna

如果是将 NaN 的值用其他值代替, 比如代替成 0:

判断是否有缺失数据 NaN, 为 True 表示缺失数据:

检测在数据中是否存在 NaN, 如果存在就返回 True:

下次课会将pandas如何导入导出数据的过程。

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