3.4pandas處理丟失數(shù)據(jù)

頭文件：

import numpy as np import pandas as pd

丟棄數(shù)據(jù)部分：

dates = pd.date_range('20130101',periods=6) df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,columns=['A','B','C','D']) df.iloc[0,1] = np.nan df.iloc[1,2] = np.nanprint(df.dropna(axis=0,how='any')) #how = any是只要有nan就丟掉，如果how = all是只有全部是nan才丟掉

把nan的地方填0

print(df.fillna(value=0))

查看數(shù)據(jù)中各個(gè)位置是否是缺失

print(df.isnull)

查看數(shù)據(jù)中是否有缺失

print(np.any(df.isnull())==True)

3.5pandas導(dǎo)入導(dǎo)出

頭文件：

import pandas as pd

數(shù)據(jù)導(dǎo)入

data = pd.read_csv('student.csv')

數(shù)據(jù)導(dǎo)出

data.to_csv('student.csv')

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的pandas处理丢失数据与数据导入导出的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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