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关于NaN值
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- 任何给定数据集可能会出现各种糟糕的数据,例如离群值或不正确的值,但是我们几乎始终会遇到的糟糕数据类型是缺少值。
- Pandas 会为缺少的值分配 NaN 值。
创建一个具有NaN值得 Data Frame
import pandas as pd # We create a list of Python dictionaries # 创建一个字典列表 items2 = [{'bikes': 20, 'pants': 30, 'watches': 35, 'shirts': 15, 'shoes':8, 'suits':45}, {'watches': 10, 'glasses': 50, 'bikes': 15, 'pants':5, 'shirts': 2, 'shoes':5, 'suits':7}, {'bikes': 20, 'pants': 30, 'watches': 35, 'glasses': 4, 'shoes':10}] # 创建一个DataFrame并设置行索引 store_items = pd.DataFrame(items2, index = ['store 1', 'store 2', 'store 3']) # 显示 store_items
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