Der folgende Python-Artikel löst das Problem, dass Pandas fehlende Werte als leere Zeichenfolgen verarbeiten. Er hat einen guten Referenzwert und ich hoffe, dass er für alle hilfreich ist. Lasst uns gemeinsam einen Blick darauf werfen
Tracking-Datensatz:
Bei der Verwendung von Pandas zur Behandlung fehlender Werte in CSV ist mir etwas Seltsames aufgefallen BUG, das in einer CSV-Datei geöffnet wurde, einige Raster haben offensichtlich nichts. Natürlich habe ich darüber nachgedacht, mit den fehlenden Werten von Pandas umzugehen.
Aber nachdem Pandas die CSV-Datei gelesen hatte, stellte sich heraus, dass die leere Stelle isnull() falsch war, was bedeutet, dass sich an dieser Stelle etwas befindet. . .
Später, nach einer Untersuchung, wurde festgestellt, dass sich an einer Stelle, an der scheinbar nichts war, eine leere Zeichenfolge befand, sodass Pandas glaubte, dass kein Wert fehlte und daher nicht mit dropna verarbeitet werden konnte( ) oder fillna().
Lösung: Verwenden Sie zuerst reguläre Ausdrücke, um die Leerzeichen abzugleichen, ersetzen Sie sie dann alle durch NULL und geben Sie dann read_csv (na_values='NULL) an, wenn Sie CSV mit lesen pandas ') besteht darin, NULL als nan zu behandeln, und dann können Sie dropna() oder fillna() verwenden, um es zu verarbeiten
Die obige Python-Lösung für das Problem, dass Pandas fehlende Werte als leere Zeichenfolgen verarbeiten, wird gemeinsam genutzt vom Herausgeber Ich habe Ihnen den gesamten Inhalt zur Verfügung gestellt, ich hoffe, dass er Ihnen eine Referenz geben kann, und ich hoffe, dass Sie Script House mehr unterstützen werden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython löst das Problem, dass Pandas fehlende Werte als leere Zeichenfolgen verarbeiten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
