jupyter数据读取nan

在 Jupyter 中，可以使用 Pandas 库来读取数据。如果数据文件中有 NaN 值，可以通过 Pandas 中的 fillna() 方法来进行处理。fillna() 方法可以用来填充缺失值，可以指定使用哪种值进行填充，比如 0 或者平均值等。

下面是一个读取包含 NaN 值的 csv 文件的例子：

import pandas as pd

# 读取 csv 文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 使用均值填充 NaN 值
df.fillna(df.mean(), inplace=True)

# 显示处理后的数据
print(df.head())

在这个例子中，我们首先使用 Pandas 的 read_csv() 方法读取包含 NaN 值的 csv 文件，并将其存储到 DataFrame 对象 df 中。然后，我们使用 fillna() 方法将所有 NaN 值替换为列的均值，并将其保存回 DataFrame 对象。最后，我们使用 head() 方法显示处理后的数据。

相关问题

jupyter对数据进行强制转化为数值型，转化不了的转化为NaN。并将salary列的空值进行删除。

可以使用 Pandas 库来完成这个任务。假设数据集的名字为 `df`，那么可以按照如下步骤进行处理：

1. 使用 `pd.to_numeric()` 函数将所有列转化为数值型，如果无法转化，会自动将其转化为 NaN：

   df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')

2. 删除 `salary` 列中的 NaN 值：

   df.dropna(subset=['salary'], inplace=True)

完整的代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将所有列转化为数值型，无法转化的自动转化为 NaN
df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')

# 删除 salary 列中的 NaN 值
df.dropna(subset=['salary'], inplace=True)

# 输出处理后的数据集
print(df)

jupyter查看有无缺失数据

在 Jupyter Notebook 中，可以使用以下代码查看数据中是否存在缺失值（NaN）:

import pandas as pd

df = pd.read_csv('filename.csv')  # 读取数据文件
display(df.isnull().sum())  # 统计每列缺失值数量并显示

这样就可以输出每一列缺失值的数量。如果某个列的缺失值数量为0，则说明该列没有缺失数据。如果某个列的缺失值数量大于0，则说明该列存在缺失数据。请替换 `filename.csv` 为你想要查看的数据文件名。使用 `display` 函数可以更美观地显示输出结果。