Pandas 學習
Task01-缺失數據 缺失值觀測及其類型 一、瞭解缺失信息 （1） isna和notna方法 isna確定哪些是缺失值而notna確定哪些是非缺失值 df.isna().sum() 查看有多少缺失值 等同於 pd.isnull(df).sum() 通過df.info()查看缺失信息 （2） 查看所有存在缺失值的行 df[df['colname'].isna()]--查看某一列中所有存在
相關文章
- 1. numpy pandas 學習
- 2. pandas學習
- 3. Numpy&Pandas 學習
- 4. Pandas學習
- 5. python pandas學習
- 6. Pandas 學習筆記
- 7. numpy、pandas學習二
- 8. Pandas基礎學習
- 9. pandas學習筆記
- 10. Pandas學習資料
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • 適用於PHP初學者的學習線路和建議
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. numpy pandas 學習
- 2. pandas學習
- 3. Numpy&Pandas 學習
- 4. Pandas學習
- 5. python pandas學習
- 6. Pandas 學習筆記
- 7. numpy、pandas學習二
- 8. Pandas基礎學習
- 9. pandas學習筆記
- 10. Pandas學習資料