因为很很多列项中存在缺失值，但这种缺失值是有他自己的意义，所以不能简单的将缺失值全部替换为0
pandas 有没有函数将 所有涉及到缺失值计算的都自动将替换缺失值替换为0参与计算， 但原来列缺失值保留原来缺失的状态。
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- 2021-01-10 04:44包林纯的博客 数据仓库与Python大数据(ID：dw_zzxx)前言在几乎所有的数据仓库与数据分析挖掘项目中都会遇到缺失数据的存在，数据缺失会导致数据治好了变差，从而在数据分析项目中面临严重的数据问题。对于数值型数据，panda使用...
- 2024-03-11 00:01Sigmo Chicago的博客 随着人工智能的不断发展，数据分析这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习数据分析，本文就介绍了pandas学习的基础内容。本章简单介绍了pandas处理缺失值的步骤，详细请看下文。
- 2024-10-16 15:35木鬼与槐的博客 df.dropna(axis = 0,how = 'any' ,inplace = ...Pandas中的NaN值来自NumPy库，NumPy中缺失值有几种表示形式：NaN，NAN，nan，他们都一样。前后值填充，数据呈现顺序变化的时候可以使用缺失值前边或后边的值进行填充。
- 2023-06-04 17:22比如，我们可能需要使用numpy计算大数据集的平均值、标准差等统计量，然后用pandas进行数据过滤、排序和缺失值处理，最后用pyplot绘制这些统计量的分布图或者时间序列变化图。 总的来说，numpy、pandas和pyplot是大...
- 2024-04-07 17:24Jesse_chao122的博客 Pandas主要用np.nan表示缺失值。计算时，默认不包含空值。
- 2022-06-30 18:43AI科技大本营的博客 里面也包含了我平时用到的一些小技巧，此次就从数据清洗缺失值处理走起~所有数据和代码可在我的GitHub获取：https://github.com/xiaoyusmd/PythonDataScience一、缺失值类型在pandas中，缺失数据显示为NaN。...
- 2025-04-20 01:51光子AI的博客 在大数据环境下，数据来源广泛且复杂，不可避免地会存在缺失值和异常值。这些不完整或不合理的数据会对后续的数据分析和模型训练产生负面影响。本文的目的是详细介绍处理缺失值和异常值的各种方法，涵盖了传统统计学...
- 2024-02-09 09:19wdwc2的博客 缺失值是指在数据集中某些位置上的数据值不存在或者没有记录。它们通常用NaN（Not a Number）或者None来表示。
- 2024-03-25 15:503. **数据清洗**：Pandas提供了处理缺失值的方法，如`fillna()`用于填充缺失值，`dropna()`用于删除含有缺失值的行或列。 4. **数据选择与切片**：通过索引或列名，我们可以选取DataFrame的一部分。例如，`df['列名...
- 2025-05-23 14:38光子AI的博客 本文聚焦结构化数据预处理数据清洗（缺失值、异常值处理）数据转换（标准化、离散化、特征编码）特征工程（时间特征提取、聚合计算）高效操作（向量化运算、内存优化）核心概念：对比Pandas与NumPy的设计哲学与协作...
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