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本文實(shí)例講述了Python3.5 Pandas模塊缺失值處理和層次索引。分享給大家供大家參考，具體如下：

在樅陽(yáng)等地區(qū)，都構(gòu)建了全面的區(qū)域性戰(zhàn)略布局，加強(qiáng)發(fā)展的系統(tǒng)性、市場(chǎng)前瞻性、產(chǎn)品創(chuàng)新能力，以專注、極致的服務(wù)理念，為客戶提供網(wǎng)站設(shè)計(jì)制作、成都網(wǎng)站制作 網(wǎng)站設(shè)計(jì)制作按需制作,公司網(wǎng)站建設(shè),企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),成都品牌網(wǎng)站建設(shè),網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷推廣,成都外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)公司,樅陽(yáng)網(wǎng)站建設(shè)費(fèi)用合理。

1、pandas缺失值處理

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame

df3 = DataFrame([
  ["Tom",np.nan,456.67,"M"],
  ["Merry",34,345.56,np.nan],
  [np.nan,np.nan,np.nan,np.nan],
  ["John",23,np.nan,"M"],
  ["Joe",18,385.12,"F"]
],columns = ["name","age","salary","gender"])

print(df3)
print("=======判斷NaN值=======")
print(df3.isnull())
print("=======判斷非NaN值=======")
print(df3.notnull())
print("=======刪除包含NaN值的行=======")
print(df3.dropna())
print("=======刪除全部為NaN值的行=======")
print(df3.dropna(how="all"))

df3.ix[2,0] = "Gerry"    #修改第2行第0列的值
print(df3)

print("=======刪除包含NaN值的列=======")
print(df3.dropna(axis=1))

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