Imputer类提供了不同的填充策略,其中strategy='constant'可以指定填充的常数值,例如0。示例如下: fromsklearn.imputeimportSimpleImputerimportnumpyasnp# 创建一个包含缺失值的数组arr=np.array([[1,2,np.nan],[4,np.nan,6],[7,8,9]])# 创建Imputer对象,使用常数值0填充缺失值imputer=SimpleImputer(missing_va...
dropna:丢弃、删除缺失值 axis : 删除行还是列,{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0 how : 如果等于any则任何值为空都删除,如果等于all则所有值都为空才删除 inplace : 如果为True则修改当前df,否则返回新的df fillna:填充空值 value:用于填充的值,可以是单个值,或者字典(key是列名,value是值...
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我们可以使用fillna()方法来填充缺失值。该方法允许我们为缺失值设置一个具体的值,例如0。以下是填充缺失值的具体代码示例: # 填充缺失值为0df_filled=df.fillna(0)print("填充缺失值为0后的DataFrame:")print(df_filled) 1. 2. 3. 4. 5. 运行以上代码后,我们可以看到输出的DataFrame中,所有缺失值都被替换...
首先,我们需要导入pandas库,pandas是Python中用于数据处理的重要库。 importpandasaspd 1. b. 读取数据 接着,我们需要读取包含缺失值的数据文件,假设文件名为"data.csv"。 data=pd.read_csv('data.csv') 1. c. 填充缺失值 现在我们来填充数据中的缺失值为0。
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