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pandas教程:[21]带有缺失值的计算

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有时候数据带有缺失值,也就是有些数据为NaN,在运算的时候要时刻警惕是否存在缺失值,在不同的情况下,pandas处理缺失值的方式不同,主要是两种方式,下面介绍一下:

  • 先引入相关模块
  • 先创建一个带有缺失值的数据框,注意缺失值用np.nan

  • 查看一下df1

  • 创建一个不带有缺失值的数据框
    查看df2的数据:
  • 在简单的运算中,如果遇到缺失值,运算结果在相应的位置也是缺失值
    运算结果为:
  • 在描述性统计中,Nan都是作为0进行运算
    输出结果为:
  • 其他的描述性统计也是一样的:
    输出结果为:

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