在数据清洗中,我经常处理的问题之一是缺失值。R使用其"NA"缺失数据标签来处理这个问题。在Python中,似乎我必须处理掩码数组,这似乎很麻烦并且没有得到很好的记录。你有什么建议可以使Python中这个过程更容易吗?这对于我将Python用于数据分析来说成为了一个决定性因素。谢谢。
更新 显然我已经有一段时间没有查看numpy.ma模块中的方法了。似乎至少对于掩码数组,基本的分析函数是可用的,并且提供的示例帮助我了解了如何创建掩码数组(感谢作者)。我想看看Python中的一些新的统计方法(在今年的GSoC中开发)是否包含这个方面,至少进行了完整的情况分析。