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华为屏幕.英寸的手机有哪些(苹果.英寸的手机有哪些)
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华为mt800nullablefalse（缺失值处理
缺失数据?缺失值的统计和删除?.缺失信息的统计缺失数据可以使用isna或isnull（两个函数没有区别来查看每个单元格是否缺失，通过和sum的组合可以计算出每列缺失值的比例vivot1(华为mt800)。如果想要查看某一列缺失或者非缺失的行，可以利用Series上的isna或者notna进行布尔索引。例如，查看身高缺失的行：如果想要同时对几个列，检索出全部为缺失或者至少有一个缺失或者没有缺失的行，可以使用isna,notna和any,all的组合。例如，对身高体重和转系情况这列分别进行这三种情况的检索.缺失信息的删除数据处理中经常需要根据缺失值的大小比例或其他特征来进行行样本或列特征的删除，pandas中提供了dropna函数来进行操作。dropna的主要参数为轴方向axis（默认为，即删除行删除方式how删除的非缺失值个数阈值thresh（非缺失值没有达到这个数量的相应维度会被删除备选的删除子集subset，其中how主要有any和all两种参数可以选择。缺失值的填充和插值?.利用fillna进行填充?在fillna中有三个参数是常用的：value,method,limit。其中，value为填充值，可以是标量，也可以是索引到元素的字典映射；method为填充方法，有用前面的元素填充ffill和用后面的元素填充bfill两种类型，limit参数表示连续缺失值的最大填充次数。.插值函数?在关于interpolate函数的文档描述中，列举了许多插值法，包括了大量Scipy中的方法。由于很多插值方法涉及到比较复杂的数学知识，因此这里只讨论比较常用且简单的三类情况，即线性插值最近邻插值和索引插值。对于interpolate而言，除了插值方法（默认为linear线性插值之外，有与fillna类似的两个常用参数，一个是控制方向的limit_direction，另一个是控制最大连续缺失值插值个数的limit。其中，限制插值的方向默认为forward，这与fillna的method中的ffill是类似的，若想要后向限制插值或者双向限制插值可以指定为backward或both关于polynomial和spline插值的注意事项在interpolate中如果选用polynomial的插值方法，它内部调用的是scipy.interpolate.interpd(*,*,kind=order)，这个函数内部调用的是make_interp_spline方法，因此其实是样条插值而不是类似于numpy中的polyfit多项式拟合插值；而当选用spline方法时，pandas调用的是scipy.interpolate.UnivariateSpline而不是普通的样条插值。这一部分的文档描述比较混乱，而且这种参数的设计也是不合理的，当使用这两类插值方法时，用户一定要小心谨慎地根据自己的实际需求选取恰当的插值方法。Nullable类型.缺失记号及其缺陷在python中的缺失值用None表示，该元素除了等于自己本身之外，与其他任何元素不相等：在numpy中利用np.nan来表示缺失值，该元素除了不和其他任何元素相等之外，和自身的比较结果也返回False值得注意的是，虽然在对缺失序列或表格的元素进行比较操作的时候，np.nan的对应位置会返回False，但是在使用equals函数进行两张表或两个序列的相同性检验时，会自动跳过两侧表都是缺失值的位置，直接返回True：在时间序列的对象中，pandas利用pd.NaT来指代缺失值，它的作用和np.nan是一致的那么为什么要引入pd.NaT来表示时间对象中的缺失呢？仍然以np.nan的形式存放会有什么问题？在pandas中可以看到object类型的对象，而object是一种混杂对象类型，如果出现了多个类型的元素同时存储在Series中，它的类型就会变成objectNaT问题的根源来自于np.nan的本身是一种浮点类型，而如果浮点和时间类型混合存储，如果不设计新的内置缺失类型来处理，就会变成含糊不清的object类型，这显然是不希望看到的。同时，由于np.nan的浮点性质，如果在一个整数的Series中出现缺失，那么其类型会转变为float；而如果在一个布尔类型的序列中出现缺失，那么其类型就会转为object而不是bool因此，在进入..版本后，pandas尝试设计了一种新的缺失类型pd.NA以及三种Nullable序列类型来应对这些缺陷，它们分别是Int,boolean和string。.Nullable类型的性质从字面意义上看Nullable就是可空的，言下之意就是序列类型不受缺失值的影响。例如，在上述三个Nullable类型中存储缺失值，都会转为pandas内置的pd.NA在Int的序列中，返回的结果会尽可能地成为Nullable的类型对于boolean类型的序列而言，其和bool序列的行为主要有两点区别：第一点是带有缺失的布尔列表无法进行索引器中的选择，而boolean会把缺失值看作False第二点是在进行逻辑运算时，bool类型在缺失处返回的永远是False，而boolean会根据逻辑运算是否能确定唯一结果来返回相应的值。那什么叫能否确定唯一结果呢？举个简单例子：True|pd.NA中无论缺失值为什么值，必然返回True；False|pd.NA中的结果会根据缺失值取值的不同而变化，此时返回pd.NA；False&pd.NA中无论缺失值为什么值，必然返回False。.缺失数据的计算和分组当调用函数sum,prob使用加法和乘法的时候，缺失数据等价于被分别视作和，即不改变原来的计算结果当使用累计函数时，会自动跳过缺失值所处的位置：当进行单个标量运算的时候，除了np.nan**和**np.nan这两种情况为确定的值之外，所有运算结果全为缺失（pd.NA的行为与此一致，并且np.nan在比较操作时一定返回False，而pd.NA返回pd.NA另外需要注意的是，diff,pct_change这两个函数虽然功能相似，但是对于缺失的处理不同，前者凡是参与缺失计算的部分全部设为了缺失值，而后者缺失值位置会被设为%的变化率对于一些函数而言，缺失可以作为一个类别处理，例如在groupby,get_dummies中可以设置相应的参数来进行增加缺失类别：练习?.Ex：缺失值与类别的相关性检验..Ex：用回归模型解决分类问题
hibernate里Column(name=“COST_PRICE“,unique=true,nullable=false,precision=,scale=)
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