python 데이터 에 부족 한 값 이 있 는 지 확인 하고 부족 한 값 을 삭제 하 는 방식
np.isnan(train).any()
Flase:특징 에 대응 하 는 특징 값 중 결함 이 없 음 을 나타 낸다.true:부족 값 표시
일반적으로 줄 을 삭제 하고 매개 변수 axis=0 을 사용 하 며 열 을 삭제 하 는 매개 변수 axis=1 은 보통 이렇게 하지 않 습 니 다.그러면 변 수 를 삭제 합 니 다.
print(df.dropna(axis = 0))
이상 의 python 은 데이터 에 부족 한 값 이 있 는 지 확인 합 니 다.부족 한 값 을 삭제 하 는 방식 은 바로 작은 편집 이 여러분 에 게 공유 하 는 모든 내용 입 니 다.참고 하 시기 바 랍 니 다.여러분 들 이 저 희 를 많이 응원 해 주 셨 으 면 좋 겠 습 니 다.
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