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2019-03-07 阅读量: 624
pandas填充缺失值

数据都是宝贵的,也许有时候你的数据不够多,因为数据越多对于模型的训练,数据分析都是有好处的,所以很多的时候我们都不想删除数据。通常情况下,也许你会选择用一些特殊值来填充缺失值。

1、 指定特殊值填充缺失值

2、 不同列使用不同缺失值

3、 向前填充和向后填充

4、 使用列的平均值进行填充

30.0000
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