Numpy——IO操作与数据处理

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1、问题？

大都数数据并不是咱们自己构造的，存在文件其中。咱们必须工具去获取，然则Numpy其实并不适合去读取处理数据，这儿咱们认识关联API，以及Numpy不方便的地区就可。

2、Numpy读取

genfromtxt(fname[, dtype, comments, ...]) Load data from a text file, with missing values handled as specified.

​

# 读取数据 test = np.genfromtxt("

./data/numpy_test/test.csv", delimiter=,)

3、怎样处理缺失值

3.1什么是缺失值

什么时候numpy中会显现nan：当咱们读取本地的文件为float的时候，倘若有缺失(或为None)，就会显现nan

3.2缺失值处理？

那样，在一组数据中单纯的把nan替换为0，合适么？会带来什么样的影响？

例如，所有替换为0后，替换之前的平均值倘若大于0，替换之后的均值肯定会变小，因此更通常的方式是把缺失的数值替换为均值（中值）或是直接删除有缺失值的一行

因此：

怎样计算一组数据的中值或是均值怎样删除有缺失数据的那一行（列）在pandas中间商绍

t中存在nan值，怎样操作把其中的nan填充为每一列的均值 t = array([[ 0., 1., 2., 3., 4., 5.], [ 6., 7., nan, 9., 10., 11.], [ 12., 13., 14., nan, 16., 17.], [ 18., 19., 20., 21., 22., 23.]])

处理规律：

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我完全赞同你的观点，思考很有深度。

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回顾历史，我们不难发现：无数先辈用鲜血和生命铺就了中华民族复兴的康庄大道。

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“沙发”（SF，第一个回帖的人）‌