pandas 数据清洗 1. 去除 NaN 值 在Pandas的各类数据Series和DataFrame里字段值为NaN的为缺失数据，不代表0而是说没有赋值数据，类似于python中的None值。...32 33 NaN """ dropna 方法可以选择删除 # 要删除一列或一行中全部都是nan 值的那一行或列，可以通过下面的方式 print("del cols is all NaN\n"...fillna() fillna 方法可以将df 中的nan 值按需求填充成某值 # 将NaN值用0填充 df.fillna(0,inplace = True) # inplace 指明在原对象上直接修改...复杂的 使用向前 或 向后 填充数据，依旧使用fillna 方法，所谓向前 是指 取出现NaN值的前一列或前一行的数据来填充NaN值，向后同理 # 在df 的e 这一列上操作，默认下按行操作，向前填充数据...NaN值开始将之后的位置全部填充，填充的数值为列上保留数据的最大值最小值之间的浮点数值。
any’ :只要有缺失值出现，就删除该行货列 how=‘all’: 所有的值都缺失，才删除行或列 thresh： axis中至少有thresh个非缺失值，否则删除 比如 axis=0，thresh=10...：标识如果该行中非缺失值的数量小于10，将删除改行 subset: list 在哪些列中查看是否有缺失值 inplace: 是否在原数据上操作。...method： {‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, default None 在列上操作 ffill / pad: 使用前一个值来填充缺失值...backfill / bfill :使用后一个值来填充缺失值 limit 填充的缺失值个数限制。...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
如果是计算两个DataFrame相除的话，那么除了对应不上的数据会被置为Nan之外，除零这个行为也会导致异常值的发生（可能不一定是Nan，而是inf）。...也就是说对于对于只在一个DataFrame中缺失的位置会被替换成我们指定的值，如果在两个DataFrame都缺失，那么依然还会是Nan。 ?...all表示只有在某一行或者是某一列全为空值的时候才会抛弃，any与之对应就是只要出现了空值就会抛弃。默认不填的话认为是any，一般情况下我们也用不到这个参数，大概有个印象就可以了。...fillna pandas除了可以drop含有空值的数据之外，当然也可以用来填充空值，事实上这也是最常用的方法。 我们可以很简单地传入一个具体的值用来填充： ?...fillna会返回一个新的DataFrame，其中所有的Nan值会被替换成我们指定的值。
如果数据量较大，再配合numpy中的any()和all()函数就行了。 需要特别注意两点： 如果某一列数据全是空值且包含pd.NaT，np.nan和None会自动转换成pd.NaT。...此外，在数据处理的过程中，也可能产生缺失值，如除0计算，数字与空值计算等。 二、判断缺失值 1....在实际的应用中，一般不会按列删除，例如数据中的一列表示年龄，不能因为年龄有缺失值而删除所有年龄数据。 how: how参数默认为any，只要一行(或列)数据中有空值就会删除该行(或列)。...subset: 删除空值时，只判断subset指定的列(或行)的子集，其他列(或行)中的空值忽略，不处理。当按行进行删除时，subset设置成列的子集，反之。...假如空值在第一行或第一列，以及空值前面的值全都是空值，则无法获取到可用的填充值，填充后依然保持空值。
为了创建保存自变量的矩阵，输入语句： X = dataset.iloc[:, :-1].values 第一个冒号表示提取数据集的全部行，「:-1」则表示提取除最后一列以外的所有列。...最后的「.values」表示希望提取所有的值。接下来，我们希望创建保存因变量的向量，取数据的最后一列。...missing_values 的默认值是 nan。...多尝试一些不同的填充策略。也许在某些项目中，你会发现，使用缺失值所在列的中位数或众数来填充缺失值会更加合理。填充策略之类的决策看似细微，但其实意义重大。...「：」表示希望提取所有行的数据，0 表示希望提取第一列） 这就是将第一列中的属性变量替换为数值所需的全部工作了。例如，麋鹿将用 0 表示，狗将用 2 表示，猫将用 3 表示。
/s/6a0f78a28256 提取码：2yek 二、数据清洗 （一）Pandas中缺失值的表示 Pandas 表示缺失值的一种方法是使用NaN（Not a Number），它是一个特殊的浮点数；另一种是使用...5], [np.nan, 4, 6]]) df.isnull().sum().sum() # 统计缺失值的个数 2 在缺失值的处理方法中，删除缺失值是常用的方法之一...limit=None) fillna参数说明： 参数名称 参数说明 value 用于填充缺失值的标量值或字典对象 method 插值方式 axis 待填充的轴，默认 axis=0 inplace 修改调用者对象而不产生副本...在 DataFrame 中利用duplicates方法判断各行是否有重复数据。...默认为 ‘first’，表示保留第一个出现的重复值；‘last’ 表示保留最后一个出现的重复值；False 表示删除所有重复值。 inplace：可选参数，指定是否在原地修改 DataFrame。
为了创建保存自变量的矩阵，输入语句： X = dataset.iloc[:, :-1].values 第一个冒号表示提取数据集的全部行，「:-1」则表示提取除最后一列以外的所有列。...最后的「.values」表示希望提取所有的值。接下来，我们希望创建保存因变量的向量，取数据的最后一列。...missing_values的默认值是nan。...也许在某些项目中，你会发现，使用缺失值所在列的中位数或众数来填充缺失值会更加合理。填充策略之类的决策看似细微，但其实意义重大。...「：」表示希望提取所有行的数据，0表示希望提取第一列） 这就是将第一列中的属性变量替换为数值所需的全部工作了。例如，麋鹿将用0表示，狗将用2表示，猫将用3表示。 你发现什么潜在问题了吗？
为了创建保存自变量的矩阵，输入语句： X = dataset.iloc[:, :-1].values 第一个冒号表示提取数据集的全部行，「:-1」则表示提取除最后一列以外的所有列。...最后的「.values」表示希望提取所有的值。接下来，我们希望创建保存因变量的向量，取数据的最后一列。...多尝试一些不同的填充策略。也许在某些项目中，你会发现，使用缺失值所在列的中位数或众数来填充缺失值会更加合理。填充策略之类的决策看似细微，但其实意义重大。...「：」表示希望提取所有行的数据，0 表示希望提取第一列） 这就是将第一列中的属性变量替换为数值所需的全部工作了。例如，麋鹿将用 0 表示，狗将用 2 表示，猫将用 3 表示。...Roven 发布于 Unsplash 通过少量的几行代码，你已经领略了数据清洗和预处理的基础。毫无疑问，在数据预处理这一步中，你可以加入很多自己的想法：你可能会想如何填充缺失值。
缺失值处理直接删除统计值填充统一值填充前后向值填充插值法填充预测填充KNN填充具体分析缺失数据可视化 缺失值处理 一般来说，未经处理的原始数据中通常会存在缺失值、离群值等，因此在建模训练之前需要处理好缺失值...直接删除 理论部分 缺失值最简单的处理方法是删除，所谓删除就是删除属性或者删除样本，删除一般可分为两种情况： 删除属性(特征) 如果某一个特征中存在大量的缺失值(缺失量大于总数据量的40%~50%及以上...注意事项: 如果数据集本身数据量就很少的情况下，不建议直接删除缺失值。 代码实现 构造假数据做演示，就上面两种情况进行代码实现删除。...代码实现 任然使用数据帧 df11 进行演示，实现统一值填充缺失值的应用。...代码实现 仍然使用数据帧 df11 作为演示的数据集，实现前后向值填充。
为了创建保存自变量的矩阵，输入语句： X = dataset.iloc[:, :-1].values 第一个冒号表示提取数据集的全部行，「:-1」则表示提取除最后一列以外的所有列。...最后的「.values」表示希望提取所有的值。接下来，我们希望创建保存因变量的向量，取数据的最后一列。...missing_values 的默认值是 nan。...也许在某些项目中，你会发现，使用缺失值所在列的中位数或众数来填充缺失值会更加合理。填充策略之类的决策看似细微，但其实意义重大。...「：」表示希望提取所有行的数据，0 表示希望提取第一列） 这就是将第一列中的属性变量替换为数值所需的全部工作了。例如，麋鹿将用 0 表示，狗将用 2 表示，猫将用 3 表示。
为了创建保存自变量的矩阵，输入语句： X = dataset.iloc[:, :-1].values 第一个冒号表示提取数据集的全部行，「:-1」则表示提取除最后一列以外的所有列。...最后的「.values」表示希望提取所有的值。接下来，我们希望创建保存因变量的向量，取数据的最后一列。...也许在某些项目中，你会发现，使用缺失值所在列的中位数或众数来填充缺失值会更加合理。填充策略之类的决策看似细微，但其实意义重大。...「：」表示希望提取所有行的数据，0 表示希望提取第一列） 这就是将第一列中的属性变量替换为数值所需的全部工作了。例如，麋鹿将用 0 表示，狗将用 2 表示，猫将用 3 表示。...Roven 发布于 Unsplash 通过少量的几行代码，你已经领略了数据清洗和预处理的基础。毫无疑问，在数据预处理这一步中，你可以加入很多自己的想法：你可能会想如何填充缺失值。
知识点 空值删除和填充 apply、applymap用法 shift()用法 value_counts()和mean()：统计每个元素的出现次数和行（列）的平均值 缺失值和空值处理 概念 空值：空值就是没有任何值...，"" 缺失值：df中缺失值为nan或者naT(缺失时间)，在S型数据中为none或者nan 相关函数 df.dropna()删除缺失值 df.fillna()填充缺失值 df.isnull() df.isna...：指定至少出现了thresh个才删除 subset：指定在某些列的子集中选择出现了缺失值的列删除，不在子集中不会删除(axis决定行\列） inplace：刷选过缺失值得到的新数据是存为副本还是直接在原数据上进行修改...2019-09-27 0.637159 -1.165726 3.050687 -0.847791 NaN 统计值 data.mean() # data.mean(0) 默认是每个列上的均值 A...columns") 表示在行上执行 A 3.478075 B 1.387917 C 2.985920 D 2.643529 dtype: float64 关于applymap函数：得到df数据中浮点值的格式化字符串
一、简介 Pandas 是 Python 中的数据操纵和分析软件包，它是基于Numpy去开发的，所以Pandas的数据处理速度也很快，而且Numpy中的有些函数在Pandas中也能使用，方法也类似。...Pandas 为 Python 带来了两个新的数据结构，即 Pandas Series(可类比于表格中的某一列)和 Pandas DataFrame(可类比于表格)。...6、缺失值(NaN)处理 查找NaN 可以使用isnull()和notnull()函数来查看数据集中是否存在缺失数据，在该函数后面添加sum()函数来对缺失数量进行统计。...其参数如下： value：用来替换NaN的值 method：常用有两种，一种是ffill前向填充，一种是backfill后向填充 axis：0为行，1为列...')#只删除所有数据缺失的列 #删除重复值 drop_duplicates(inplace = True) #更改某行/列/位置数据 用iloc或者loc直接替换修改即可 #更改数据类型 df['datetime_col
Data Analysis） 序列（Series） 数据帧（DataFrame） 重索引 删除条目 索引，选择和过滤 算术和数据对齐 函数应用和映射 排序和排名 带有重复值的轴索引 汇总和计算描述性统计量...False bar False baz False qux True dtype: bool ''' 在算术运算中，Series自动对齐不同的索引数据： ser_3 + ser...VA 5.0 NaN 缺失值可以设置为 NaN 以外的值： df_3.reindex(range(6, 0), fill_value=0) year state pop unempl 插入有序数据...4.1 6.1 2015 5 NaN NaN NaN NaN 6 NaN NaN NaN NaN 删除条目 从Series或DataFrame中删除行： df_7 = df_6.drop([0, 1...在DataFrame的列上匹配Series的索引，并向下广播行： ser_8 = df_10.ix[0] df_11 = df_10 - ser_8 df_11 a b c d 0 0.000000
Nicholas (Adele Achem) female 14.0 1 0 237736 30.0708 NaN C 求某一列的缺失值情况 由于 Dataframe 数据中选择某一列的方式有 (按照字典型标记或属性那样检索为...因此，我们要提取这些并创建一个新的特征，其中包含一个人的甲板号 fillna 对缺失值进行填充 Pandas 中，缺失数据一般采用 NaN 标记 NaN 代表 Not a Number。...匹配除换行符之外的任意字符 匹配前面的字符1次或多次（>=1） [a-zA-Z_] 可以匹配一个字母无论大小写 re.compile(pattern, flags=0) 这个方法可以将正则字符串编译成正表达式对象...) df.apply() 将函数应用到每行或者每一列上面 axis =1 将每一行数据以Series的形式（Series的索引为列名）传入指定函数 axis =0 将各列(columns)以Series...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
first：除第一次出现外，将重复项标记为True。 last：将重复项标记为True，但最后一次出现的情况除外。 False：将所有副本标记为True。...在本例中，我希望显示所有的重复项，因此传递False作为参数。现在我们已经看到这个数据集中存在重复项，我想删除它们并保留第一个出现项。下面的函数用于保留第一个引用。...注意：请确保映射中包含默认值male和female，否则在执行映射后它将变为nan。 处理空数据 ? 此列中缺少3个值：-、na和NaN。pandas不承认-和na为空。...解决方案1：删除样本（行）/特征（列） 如果我们确信丢失的数据是无用的，或者丢失的数据只是数据的一小部分，那么我们可以删除包含丢失值的行。 在统计学中，这种方法称为删除，它是一种处理缺失数据的方法。...在该方法中，如果缺少任何单个值，则整个记录将从分析中排除。 如果我们确信这个特征（列）不能提供有用的信息或者缺少值的百分比很高，我们可以删除整个列。
重要的是，在进行数据分析或机器学习之前，需要我们对缺失的数据进行适当的识别和处理。许多机器学习算法不能处理丢失的数据，需要删除整行数据，其中只有一个丢失的值，或者用一个新值替换（插补）。...如果丢失的数据是由数据帧中的非NaN表示的，那么应该使用np.NaN将其转换为NaN，如下所示。...这将返回一个表，其中包含有关数据帧的汇总统计信息，例如平均值、最大值和最小值。在表的顶部是一个名为counts的行。在下面的示例中，我们可以看到数据帧中的每个特性都有不同的计数。...这提供了并非所有值都存在的初始指示。 我们可以进一步使用.info（）方法。这将返回数据帧的摘要以及非空值的计数。 从上面的例子中我们可以看出，我们对数据的状态和数据丢失的程度有了更简明的总结。...其他列（如WELL、DEPTH_MD和GR）是完整的，并且具有最大的值数。 矩阵图 如果使用深度相关数据或时间序列数据，矩阵图是一个很好的工具。它为每一列提供颜色填充。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
