实际项目中有这样的需求，将某一列的值，映射成类别型的数据，这个时候，需要我们将范围等频切分，或者等距切分。
具体的做法可以先看某一些特征的具体分布情况，然后我们选择合适的阈值进行分割。
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
|
def age_map(x): if x < 26: return 0 elif x >=26 and x <= 35: return 1 elif x > 35 and x <= 45: return 2 return 3 else: return 4 |
也就是用pandas自带的函数来表示：
|
1
|
pd.isnull(x) |
最后我们可以应用map函数：
|
1
|
data['age'] = data['birth_year'].map(age_map) |
以上这篇对pandas数据判断是否为NaN值的方法详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/tongjinrui/article/details/82848158
