处理np.nan类型的缺失值-数据挖掘基础(黑马程序员)-Python学习网教程

处理np.nan类型的缺失值

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数据挖掘基础(黑马程序员)

难度:初级共60节300499次学习

第1章图形绘制：Matplotlib: 环境搭建; JupyterNotebook介绍; 快速上手JupyterNotebook; Matplotlib介绍; 快速上手Matplotlib; Matplotlib三层结构; 完善折线图（画布层）; 修改x、y轴刻度; 中文问题解决; 其他辅助显示层完善折线图; 完善折线图（图像层）; 创建多个绘图区; 折线图应用场景; 常见图表及散点图; 柱状图; 直方图; 饼图; 总结
第2章 Numpy和pandas: 上节回顾; 今日目标; Numpy优势; ndarray属性; 生成数组的方法; 均匀分布与正态分布; 切片索引与形状修改; 类型修改与数组去重; 逻辑运算; 统计运算; 数组间运算; 矩阵运算; 合并与分割; IO操作与数据处理; 第二天总结; 答疑; 第三天上节回顾; Pandas介绍; DataFrame属性和方法; DataFrame索引设置; MultiIndex与Panel; Series; 索引操作; 赋值与排序; 算术运算与逻辑运算; 统计运算与自定义运算; Pandas画图; csv文件的读取与存储; hdf5文件的读取与存储; json文件的读取与存储; 第三天总结
第3章数据处理进阶: 第四天上节回顾; 第四天今日安排; 处理np.nan类型的缺失值; 处理其他标记的缺失值; 数据离散化; 按方向合并pd.concat(); 按索引合并pd.merge(); 交叉表与透视表; 分组与聚合; 综合案例; 总结

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