单远涛
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pandas02 -- 处理丢失的数据

处理丢失的数据

在mysql中空值null就是丢失的数据，在pandas中丢失的数据是NaN，在numpy中为np.nan、None, 空值对程序的计算结果是没有影响的但是降低了程序的执行效率，因此应该尽量避免空值

pandas中对于空值的操作

 1. isnull()
 2. notnull()
 3. dropna()  #过滤空值
 4. fillna()      #填充空值
- isnull

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- notnull

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- any

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- all

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- dropna: 过滤NAN

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- .add()

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pandas02 -- 处理丢失的数据_第11张图片

- fillna(): 过滤NaN

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    我们遇到的情况 Hadoop NameNode存在单点问题。这个问题会影响分布式平台24*7运行。先说说我们的情况吧。 我们的团队负责管理一个1200节点的集群(总大小12PB)，目前是运行版本为Hadoop 0.20，transaction logs写入一个共享的NFS filer(注：NetApp NFS Filer)。 经常遇到需要中断服务的问题是给hadoop打补丁。 DataNod
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