动手学数据分析

本次跟随Datawhale组织的动手学数据分析组队学习，对数据分析继续加强学习，希望能有所收获。Datawhale是一个很好的开源组织，会组织很多优质、开源的系列学习。

附上本次组队学习的计划和教程资料，如果链接失效，可点击这里前往Datawhale官网自行查找，即使没有当时加入组队学习，有兴趣的话从现在开始学习也不晚哦~

由于此次是需要有一些pandas基础，之前有做过pandas的脑图总结，有需要的同学可以点这里前往获取。

现在学习喜欢用脑图的方式，知识点清晰明了，易于查找和复习，希望也可以帮助大家梳理知识脉络，同时欢迎补充。

Task02：数据清洗及特征处理

动手学数据分析 Task02：数据清洗及特征处理
链接：https://pan.baidu.com/s/1vgHMknIps9e0oiLfyUKG0Q
提取码：d8cd

一、重点与思考

筛选了一些比较重要的操作以及一些思考的回答：

【思考1】dropna和fillna有哪些参数，分别如何使用呢?

dropna:

axis{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0：删除包含缺失值的行（列）

how{‘any’, ‘all’}, default ‘any’：所有都是na才删除，还是只要有一个na就删除

thresh int, optional ：删除到至少有多少na剩余

subset array-like, optional：针对某几列删除删除缺失值

inplace bool, default False：是否原地删除

fillna：

value scalar, dict, Series, or DataFrame：缺失值的填充值

method{‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, default None：填充方法，前两个根据后面一个有效值填充，‘pad’、‘ffill’根据前一个有效值填充。

axis{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}：延行（列）方向填充。

inplace bool, default False：是否原地删除

limit int, default None：如果指定了方法，则这是要向前/向后填充的连续NaN值的最大数目。换句话说，如果与超过这个数目的连续的Nans有一个差距，它将只会被部分填补。如果未指定方法，则这是将填充NAN的整个轴上的最大条目数。如果不是零，则必须大于0。

downcast dict, default is None：填充缺失值后是否改变某列的Dtype，可以看下面示例。