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# 检查数据中是否有缺失值
np.isnan(train).any()
Flase:表示对应特征的特征值中无缺失值
True:表示有缺失值
通常情况下删除行,使用参数axis = 0,删除列的参数axis = 1,通常不会这么做,那样会删除一个变量。
print(df.dropna(axis = 0))
以上这篇python 检查数据中是否有缺失值,删除缺失值的方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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更新日志
2024年11月25日
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