摘要：
缺失值填补： 1、用0填补 2、中位数填补 当变量较多时，用中位数代替是一种稳健的方法。 3、均值填补 4、众数填补 5、用一个字符串代替缺失值 阅读全文
摘要：
1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 4 #创建列表 5 a1=[1,2,3] 6 7 #arange函数：指定初始值、终值、步长来创建数组 8 a2=np.arange(0,1,0.1) 9 10 #创建数据框 11 a3=pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6],'c':[7,8,9... 阅读全文
摘要：
1 #生成一个数据框 2 import pandas as pd 3 a = pd.DataFrame({'a':[1,2,3], 'b':[4,5,6], 'c':[7,8,9]}) 1 #直接修改：缺点必须写明每一列，不然会报错 2 a.columns = ['A','B','C'] 3 Out 阅读全文