数据分析基础之《numpy（6）—IO操作与数据处理》

了解即可，用panads

一、numpy读取

1、问题
大多数数据并不是我们自己构造的，而是存在文件当中，需要我们用工具获取
但是numpy其实并不适合用来读取和处理数据，因此我们这里了解相关API，以及numpy不方便的地方即可

2、np.genfromtxt(fname, dtype, comments, delimiter, ...)
说明：
fname：文件名，也可以是字符串、列表、StringIO对象、迭代器等，如果是文件名是 '.gz' or '.bz2'，还可以自动解压处理
dtype：指定数据类型（不同类型需要指定）
delimiter：分隔符（比如一般使用","）

3、例子

id,value1,value2,value3
1,123,1.4,23
2,110,,10
3,,2.1,19

# numpy读取
data = np.genfromtxt(fname="test.csv", delimiter=",")

data

但是有问题，第一行字符串没有读出来
numpy是运算工具，所以不支持读取字符串

二、如何处理缺失值

1、什么是缺失值
什么时候numpy中会出现nan：当我们读取本地的文件为float的时候，如果为空，就会出现nan。或者读取字符串也会出现nan

2、缺失值处理
那么，在一组数据中单纯的把nan替换为0，合适吗？会带来什么样的影响？
比如，全部替换为0后，替换之前的平均值如果大于0，替换之后的均值肯定会变小，所以更一般的方式是把缺失的数值替换为均值（或中值）或者直接删除有缺失值的一行

3、替换/插补法
求这一列的平均值或者中位数
也很麻烦，用pandas

4、如何删除有缺失值的那一行（列）
在pandas中介绍