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pandas处理缺失数据

NA处理方法 方法 说明 dropna 根据各标签的值中是否存在缺失数据对轴标签进行过滤,可通过阈值调节对缺失值得容忍度 fillna 用指定值或插值方法(如ffill和bfill)填充缺失数据 isnull 返回一个含有布尔值的对象,这些布尔值表示哪些值是缺失值NA,该对象的类型与源类型一样 notnull isnull的否定式 滤除缺失数据(dropna) Series In [ 1 ]: import pandas as pd In [ 2 ]: from pandas import DataFrame, Series In [ 3 ]: import numpy as np In [ 4 ]: from numpy import nan as NA In [ 5 ]: data = Series([ 1 , NA, 3.5 , NA, 7 ]) In [ 6 ]: data.dropna() Out[ 6 ]: 0 1.0 2 3.5 4 7.0 dtype: float64 In [ 7 ]: data[data.notnull()] Out[ 7 ]: 0 1.0 2 3....

sklearn.datasets.fetch_20newsgroups

sklearn.datasets. fetch_20newsgroups (data_home=None, subset='train', categories=None, shuffle=True, random_state=42, remove=(), download_if_missing=True) fetch_20newsgroups的作用是加载文件名,加载20个新闻群组数据集中的数据 参数:data_home:可选参数,默认值为:None 指定一个电脑中的路径来存储加载的数据。如果选择默认,那所有的scikit-learn数据都存储在'~/scikit_learn_data'这个子文件夹中 subset:'train'或者'test','all',可选参数 选择加载得到的数据集用来做训练还是做测试,或者是两者都选择,可以随用户需要来选择 categories:空集,或者是字符串集合,或者是unicode码 是指类别,如果指定类别,就会只提取出目标类,如果是默认,则是提取所有类别出来。 shuffle:bool布尔类型,可选参数 是否需要打乱数据:这一参数对...

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