[Python資料科學]Pandas — 資料整理與前置作業 | pandas取代
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要處理有問題的資料,首先要先把資料找出來,在針對有問題的部分進行處理,上面列出的處理方式中,我們可以選擇info、isnull與notnull等方法來找出有問題的資料。info方法除了可以看出dataframe的相關訊息外,也可以從中讀出是否資料有遺失的玄外之音。如果每個欄(columns)的非空白物件(not-nullobject)的數量不一樣的話,比較少的欄就是資料有缺的欄。df.info()可以透過isnull方法來判斷哪個值是有遺失的。isnull會傳回True與False的布林值,如果有遺失,就會傳回True,反之,則回傳False。透過這樣子的處理,就可以知道是否有遺...
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要處理有問題的資料,首先要先把資料找出來,在針對有問題的部分進行處理,上面列出的處理方式中,我們可以選擇info、isnull與notnull等方法來找出有問題的資料。
info方法除了可以看出dataframe的相關訊息外,也可以從中讀出是否資料有遺失的玄外之音。如果每個欄(columns)的非空白物件(not-null object)的數量不一樣的話,比較少的欄就是資料有缺的欄。
df.info()可以透過isnull方法來判斷哪個值是有遺失的。isnull會傳回True與False的布林值,如果有遺失,就會傳回True,反之,則回傳False。透過這樣子的處理,就可以知道是否有遺失。
df.isnull()如果DataFrame裡面的資料有遺失值的話,可能的狀況是,列中某一欄的資料遺失,或者是某一列中,所有欄位的資料都空白遺失。要處理這種遺失資料的情形,可以使用dropna方法來過濾。
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