pandas 데이터 가 NaN 값 인지 아 닌 지 를 판단 하 는 방법 에 대한 상세 한 설명
구체 적 인 방법 은 먼저 특정한 특징의 구체 적 인 분포 상황 을 본 다음 에 우 리 는 적당 한 한도 값 을 선택 하여 분할 할 수 있다.
def age_map(x):
if x < 26:
return 0
elif x >=26 and x <= 35:
return 1
elif x > 35 and x <= 45:
return 2
elif pd.isnull(x): # NaN ，== in
return 3
else:
return 4
pd.isnull(x)
data['age'] = data['birth_year'].map(age_map)이 내용에 흥미가 있습니까?
현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:
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