實際項目中有這樣的需求，將某一列的值，映射成類別型的數據，這個時候，需要我們將范圍等頻切分，或者等距切分。
具體的做法可以先看某一些特征的具體分布情況，然后我們選擇合適的閾值進行分割。
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 elif pd.isnull(x): #判斷是否為NaN值，== 和in 都無法判斷 return 3 else: return 4
也就是用pandas自帶的函數來表示：
pd.isnull(x)
最后我們可以應用map函數：
data['age'] = data['birth_year'].map(age_map)
以上這篇對pandas數據判斷是否為NaN值的方法詳解就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持VEVB武林網。
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