python数据预处理(1)———缺失值处理

在进行数据分析项目、比赛中,一手数据往往是脏数据。提高数据质量即数据预处理成为首要步骤,也会影响后期模型的表现。在此对利用Python进行预处理数据做一个总结归纳。 首先是缺失值处理。 #读取数据 import pandas as pd filepath= 'F:/...'#本地文件目录 df= pd.read_csv(train,sep=',')#df数据格式为DataFrame 查看缺失值 查看每一特征是否缺失及缺失值数量可能影响着处理缺失值的方法 df.isnull().sum() #查看每一列缺失值的数量 df.info() #查看每一列数据量和数据类型 删除缺失值 如果有些特征数