数据预处理---缺失值

数据预处理---缺失值


在日常的数据处理中不可避免的是数据集中的一些数据缺失某个或某些维度,这也造成了未处理的数据因其中含有NAN值而无法使用,这里介绍一种缺失值的处理

将?替换为标准缺失值表示
data=data.replace(to_replace='?'),value=np.nan

丢弃带有缺失值的数据(只要有一个维度有缺失)

data=data.dropna(how='any')

输出data的数据量和维度

data.shape

以上仅为个人学习笔记记录,如有错误,敬请指正本人在jupyter上测试的乳腺癌肿瘤的代码