了解数据的基本信息，包括缺失值、数据类型等。 # 查看基本信息 print(df.info()) # 查看描述性统计信息 print(df.describe()) # 检查缺失值 print(df.isnull().sum()) # 删除含有缺失值的行 df = df.dropna() # 删除含有缺失值的列 df = df.dropna(axis=1) 填充缺失值 # 用均值填充数值列的 ...

本文将详细介绍八个重要的数据预处理步骤，并通过实际代码示例帮助大家更好地理解和应用这些方法。 大家好！今天我们将一起探讨如何通过数据预处理来提升机器学习模型的表现。数据预处理是机器学习项目中非常关键的一环，它直接影响到模型的训练效果 ...

Python内置的None值在对象数组中也可以作为NA： pandas项目中还在不断优化内部细节以更好处理缺失数据，像用户API功能，例如pandas.isnull，去除了许多恼人的细节。表7-1列出了一些关于缺失数据处理的函数。 而对于DataFrame对象，事情就有点复杂了。你可能希望丢弃 ...