pandas之布尔索引
In:df[df['columnsName']>/</=数]
Out:????????????????columnsName????????columnsName
? ? ? ? index? ? ? ? values????????????????????????values
????????index????????values????????????????????????values
????????index????????values????????????????????????values
- ＆且
- ??
? 或
缺失数据的处理
数据缺失通常有两种情况：
一种就是空，None等，在pandas是NaN(和np.nan一样）
另一种是人文让其为0，蓝色框中
在pandas中处理起来非常容易
判断数据是否为NaN：pd.isnull(df),pd.notnull(df)
处理方式1：删除NaN所在的行列dropna(axis=0,how='any',inplace=False)
处理方式2：填充数据，t.fillna(t.mean()),t.fiallna(t.median()),t.fillna(0)
处理为0的数据：t[t==0]=np.nan
当然并不是每次为0的数据都需要处理
计算平均值等情况，nan是不参与计算的，但是0会