第一种是Series:一维数组,与Numpy中的一维array类似。值得注意的是,Series中只允许存储相同的数据类型。下面构造一个Serirs。
第二种是DataFrame:二维的表格型数据结构。下面构造一个DataFrame。
第三种是Panel:三维的数组。
下面通过例子来了解Pandas如何处理DataFrame中的缺失值。首先构造一个含有缺失值的DataFrame。在之前例子df的基础上构造一个含缺失值的DataFrame。
其次是将缺失值NaN替换为0。方法是使用函数fillna。
大家一般不用0替代缺失值,而是用缺失值的所在列的平均值代替。代码如下:
希望对你有帮助。