网站开发的背景知识与相关技术,百度指数移动版app,wordpress主题验证,国家住房部和城乡建设部 网站首页pandas-02-数据清洗预处理 扩展数据类型1. 传统数据类型缺点2. 扩展的数据类型3. 如何转换类型文中用S代指Series，用Df代指DataFrame 数据清洗是处理大型复杂情况数据必不可少的步骤，这里总结一些数据清洗的常用方法：包括缺失值、重复值、异常值处理，数据类型统计，分… pandas-02-数据清洗预处理 扩展数据类型1. 传统数据类型缺点2. 扩展的数据类型3. 如何转换类型 文中用S代指Series，用Df代指DataFrame 数据清洗是处理大型复杂情况数据必不可少的步骤，这里总结一些数据清洗的常用方法：包括缺失值、重复值、异常值处理，数据类型统计，分箱，随机采样，向量化编码等方法。每种方法都给出了代码和实例，并用表格进行总结。 扩展数据类型
1. 传统数据类型缺点
Pandas中很多数据类型都来自于Numpy，但实际这些数据类型有以下几个问题：在整数类型，布尔型数据类型等数据中，若含有缺失值（缺失值都会判断为float），则对Series类型判断则会出现问题，比如整数会判断为浮点数，布尔类型会判断为混合类型字符串类型存储和计算成本大没有有效支持时间的数据类型，如时间间隔，时间增量，区时时间。 2. 扩展的数据类型
因此pand
