在Pandas中用NaN替换多列中的多个字符串和数字 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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python数据分析笔记——数据加载与整理

5、文本中缺失值处理，缺失数据要么是没有（空字符串），要么是用某个标记值表示的，默认情况下，pandas会用一组经常出现的标记值进行识别，如NA、NULL等。查找出结果以NAN显示。...（2）层次化索引与数据库中用on来根据多个键合并一样。 3、轴向连接（合并）轴向连接，默认是在轴方向进行连接，也可以通过axis=1使其进行横向连接。...（2）对于pandas对象（如Series和DataFrame）,可以pandas中的concat函数进行合并。...（2）将‘长格式’旋转为‘宽格式’ 2、转换数据（1）数据替换，将某一值或多个值用新的值进行代替。（比较常用的是缺失值或异常值处理，缺失值一般都用NULL、NAN标记，可以用新的值代替缺失标记值）。...一对一替换：用np.nan替换-999 多对一替换：用np.nan替换-999和-1000. 多对多替换：用np.nan代替-999,0代替-1000. 也可以使用字典的形式来进行替换。

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pandas 文本处理大全（附代码）

除了常规列变量df.col以外，也可以对索引类型df.Index和df.columns使用确保访问的对象类型是字符串str类型。...拼接序列和其他类列表型对象为新的序列下面先将name列和*列拼接，再将level列拼接，形成一个新的序列。...find 参数很简单，直接输入要查询的字符串即可，返回在原字符串中的位置，没查询到结果返回-1。...NaN 5 amei@qq.com 4.0 上面示例返回@在email变量中的位置。...8、文本的虚拟变量 get_dummies可以将一个列变量自动生成虚拟变量（哑变量），这种方法在特征衍生中经常使用。

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pandas 文本处理大全

除了常规列变量df.col以外，也可以对索引类型df.Index和df.columns使用确保访问的对象类型是字符串str类型。...拼接序列和其他类列表型对象为新的序列下面先将name列和*列拼接，再将level列拼接，形成一个新的序列。...find 参数很简单，直接输入要查询的字符串即可，返回在原字符串中的位置，没查询到结果返回-1。...NaN 5 amei@qq.com 4.0 上面示例返回@在email变量中的位置。...8、文本的虚拟变量 get_dummies可以将一个列变量自动生成虚拟变量（哑变量），这种方法在特征衍生中经常使用。

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数据分析利器--Pandas

1、前言 pandas是python数据分析中一个很重要的包；在学习过程中我们需要预备的知识点有：DataFrame、Series、NumPy、NaN/None； 2、预备知识点详解 NumPy...（参考：Series与DataFrame） DataFrame：一个Datarame表示一个表格，类似电子表格的数据结构，包含一个经过排序的列表集，它们每一个都可以有不同的类型值（数字，字符串，布尔等等...在底层，数据是作为一个或多个二维数组存储的，而不是列表，字典，或其它一维的数组集合。因为DataFrame在内部把数据存储为一个二维数组的格式，因此你可以采用分层索引以表格格式来表示高维的数据。...（参考：Series与DataFrame） NaN/None： python原生的None和pandas, numpy中的numpy.NaN尽管在功能上都是用来标示空缺数据。...（参考：NaN 和None 的详细比较） 3、pandas详解 3.1 简介： pandas是一个Python语言的软件包，在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候，这是一个非常常用的基础编程库

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Python—关于Pandas的缺失值问题(国内唯一)

这些是Pandas可以检测到的缺失值。回到我们的原始数据集，让我们看一下“ ST_NUM”列。 ? 第三列中有一个空单元格。在第七行中，有一个“ NA”值。显然，这些都是缺失值。...意外的缺失值到目前为止，我们已经看到了标准缺失值和非标准缺失值。如果我们出现意外类型怎么办？例如，如果我们的功能应该是字符串，但是有数字类型，那么从技术上讲，这也是一个缺失值。...遍历OWN_OCCUPIED列尝试将条目转换为整数如果条目可以更改为整数，请输入缺失值如果数字不能是整数，我们知道它是一个字符串，所以继续看一下代码，然后我将对其进行详细介绍 # 检测数据 cnt...except ValueError: pass cnt+=1 在代码中，我们循环浏览“所有者已占用”列中的每个条目。...代码的另一个重要部分是.loc方法。这是用于修改现有条目的首选Pandas方法。有关此的更多信息，请查看Pandas文档。现在，我们已经研究了检测缺失值的不同方法，下面将概述和替换它们。

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-Pandas 清洗“脏”数据（一）

不幸的是，有一些列的值是缺失的，有些列的默认值是0，有的是 NaN（Not a Number）。下面我们通过使用 Pandas 提供的功能来清洗“脏”数据。...下面介绍几个处理缺失数据的方法：为缺失数据赋值默认值去掉/删除缺失数据行去掉/删除缺失率高的列添加默认值我们应该去掉那些不友好的 NaN 值。但是，我们应该用什么值替换呢？...在我们的案例中，我们推断地区并不是很重要，所以，我们可是使用“”空字符串或其他默认值。...data.country= data.country.fillna('') 上面，我们就将“country”整个列使用“”空字符串替换了，或者，我们也可以轻易地使用“None Given”这样的默认值进行替换...规范化数据类型有的时候，尤其当我们读取 csv 中一串数字的时候，有的时候数值类型的数字被读成字符串的数字，或将字符串的数字读成数据值类型的数字。

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Pandas数据类型转换：astype与to_numeric

在数据分析领域，Pandas是一个非常重要的工具。它提供了丰富的功能来处理和分析结构化数据。然而，在实际使用中，我们经常需要对数据进行类型转换，以确保数据的正确性和后续操作的有效性。...本文将深入探讨Pandas中的两种常用的数据类型转换方法：astype 和 to_numeric，并介绍常见问题、报错及解决方案。一、数据类型转换的重要性在数据分析过程中，数据类型的选择至关重要。...({'A': ['1', '2', '3'], 'B': ['4.5', '5.6', '6.7']}) df['A'] = df['A'].astype(int)多列转换对于多个列的类型转换，可以通过传递一个字典给...（一）优势自动识别缺失值to_numeric 可以自动将无法解析为数字的值替换为NaN，这使得它非常适合处理含有脏数据的数据集。优化内存占用使用downcast参数可以帮助减少不必要的内存消耗。...对于无法转换的值（如'abc'），它们会被设置为NaN。四、总结astype 和 to_numeric 都是非常强大的工具，能够帮助我们在Pandas中灵活地进行数据类型转换。

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将文本字符串转换成数字，看pandas是如何清理数据的

标签：pandas 本文研讨将字符串转换为数字的两个pandas内置方法，以及当这两种方法单独不起作用时，如何处理一些特殊情况。运行以下代码以创建示例数据框架。...每列都包含文本/字符串，我们将使用不同的技术将它们转换为数字。我们使用列表解析创建多个字符串列表，然后将它们放入数据框架中。...记住，数据框架中的所有值都是字符串数据类型。图1 df.astype()方法这可能是最简单的方法。我们可以获取一列字符串，然后强制数据类型为数字（即整数或浮点数）。...然而，这种方法在某些需要清理数据的情况下非常方便。例如，列l8中的数据是“文本”数字（如“1010”）和其他实文本（如“asdf”）的混合。...在pd.to_numeric方法中，当errors=’coerce’时，代码将运行而不引发错误，但对于无效数字将返回NaN。然后我们可以用其他伪值（如0）替换这些NaN。

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Python代码实操：详解数据清洗

其中由于Pandas对于数据探索、分析和探查的支持较为良好，因此围绕Pandas的缺失值处理较为常用。 1. 导入库该代码示例中用到Pandas、Numpy和sklearn。...Imputer 方法创建一个预处理对象，其中 missing_values 为默认缺失值的字符串，默认为 NaN；示例中选择缺失值替换方法是均值（默认），还可以选择使用中位数和众数进行替换，即 strategy...在示例中， nan_result_pd4、nan_result_pd5、nan_result_pd6 分别使用0、不同的值、平均数替换缺失值。...但是如果数据已经读取完毕并且不希望再重新读取，那可以使用Pandas的 replace 功能将指定的字符串（或列表）替换为 NaN。...判断方法为 df.duplicated()，该方法中两个主要的参数是 subset 和 keep。 subset：要判断重复值的列，可以指定特定列或多个列。默认使用全部列。

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Pandas知识点-缺失值处理

Pandas中的空值有三个：np.nan (Not a Number) 、 None 和 pd.NaT(时间格式的空值，注意大小写不能错)，这三个值可以用Pandas中的函数isnull()，notnull...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。...从Python解释器来看，np.nan的类型是float，None的类型是NoneType，两者在Pandas中都显示为NaN，pd.NaT的类型是Pandas中的NaTType，显示为NaT。...而不管是空字符串还是空格，其数据类型都是字符串，Pandas判断的结果不是空值。 2. 自定义缺失值有很多不同的形式，如上面刚说的空字符串和空格(当然，一般不用这两个，因为看起来不够直观)。...找到这些值后，将其替换成np.nan，数据就只有空值一种缺失值了。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.

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数据分析篇(五)

不同的是在第一行和第一列的地方多了索引。...# 以下我们认为attr3中有很多数据,字段还是和上面的一样 # 取前50行数据 attr3[:50] # 取前20行的name字段 attr3[:20]['name'] # 单独取某一列的数据 attr3...]] # 取第一列和第三列 attr4.iloc[[0,1],[0,2]] # 取第一行和第二行的第一列和第三列 # 布尔索引 # 取出年龄大于10的 attr4[attr4['age']>10] #...取出年龄大于10，小于20的 attr4[(10<attr4['age'])&(attr4['age']<20)] # &表示and |表示或 pandas中字符串的方法 # 这里只介绍常用几种 # 模糊查询名字含有三的是...缺失数据的处理我们如果读取爬去到的大量数据，可能会存在NaN值。出现NaN和numpy中是一样的，表示不是一个数字。我们需要把他修改成0获取其他中值，来减少我们计算的误差。

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在数据框架中创建计算列

标签：Python与Excel,pandas 在Excel中，我们可以通过先在单元格中编写公式，然后向下拖动列来创建计算列。在PowerQuery中，还可以添加“自定义列”并输入公式。...图1 在pandas中创建计算列的关键如果有Excel和VBA的使用背景，那么一定很想遍历列中所有内容，这意味着我们在一个单元格中创建公式，然后向下拖动。然而，这不是Python的工作方式。...panda数据框架中的字符串操作让我们看看下面的示例，从公司名称列中拆分中文和英文名称。df[‘公司名称’]是一个pandas系列，有点像Excel或Power Query中的列。...处理数据框架中NAN或Null值当单元格为空时，pandas将自动为其指定NAN值。我们需要首先考虑这些值，因为在大多数情况下，pandas不知道如何处理它们。...我们可以使用.fillna()方法将NAN值替换为我们想要的任何值。出于演示目的，这里只是将NAN值替换为字符串值“0”。

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高效的10个Pandas函数，你都用过吗？

中最主要的数据分析库之一，它提供了非常多的函数、方法，可以高效地处理并分析数据。...Insert Insert用于在DataFrame的指定位置中插入新的数据列。默认情况下新列是添加到末尾的，但可以更改位置参数，将新列添加到任何位置。...Where Where用来根据条件替换行或列中的值。如果满足条件，保持原来的值，不满足条件则替换为其他值。默认替换为NaN，也可以指定特殊值。...「掩码」（英语：Mask）在计算机学科及数字逻辑中指的是一串二进制数字，通过与目标数字的按位操作，达到屏蔽指定位而实现需求。 6....Isin Isin也是一种过滤方法，用于查看某列中是否包含某个字符串，返回值为布尔Series，来表明每一行的情况。

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一看就会的Pandas文本数据处理

文本数据类型在pandas中存储文本数据有两种方式：object 和 string。...在pandas 1.0版本之前，object是唯一的文本类型，在一列数据中如果包含数值和文本等混合类型则一般也会默认为object。...文本替换我们经常在数据处理中用到替换功能，将指定的一些数据替换成我们想要替换的内容。同样，在处理文本数据替换的时候，str.repalce()也可以很好的满足这一操作。...文本提取我们在日常中经常遇到需要提取某序列文本中特定的字符串，这个时候采用str.extract()方法就可以很好的进行处理，它是用正则表达式将文本中满足要求的数据提取出来形成单独的列。...比如下面这个案例，我们用正则表达式将文本分为两部分，第一部分是字母a和b，第二部分匹配数字：在上述案例中，expand参数为Fasle时如果返回结果是一列则为Series，否则是Dataframe。

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Python中查询缺失值的4种方法

在我们日常接触到的Python中，狭义的缺失值一般指DataFrame中的NaN。广义的话，可以分为三种。...缺失值：在Pandas中的缺失值有三种：np.nan (Not a Number) 、 None 和 pd.NaT(时间格式的空值，注意大小写不能错) 空值：空值在Pandas中指的是空字符串""；最后一类是导入的...今天聊聊Python中查询缺失值的4种方法。缺失值 NaN ① 在Pandas中查询缺失值，最常用的⽅法就是isnull()，返回True表示此处为缺失值。...df[df["A列"].notnull()] 输出：空值空值在Pandas中指的是空字符串""，我们同样可以对数据集进行切片找到空值。...在交互式环境中输入如下命令： df[df["B列"] == ""] 输出：此外，也可以利用空值与正常值的区别来区分两者，比如isnumeric()方法检测字符串是否只由数字组成。

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50个Pandas的奇淫技巧:向量化字符串，玩转文本处理

一、向量化操作的概述对于文本数据的处理(清洗)，是现实工作中的数据时不可或缺的功能，在这一节中,我们将介绍Pandas的字符串操作。...那么，有没有办法，不用循环就能同时处理多个字符串呢，Pandas的向量化操作（vectorized string operation）就提供了这样的方法。...向量化的操作使我们不必担心数组的长度和维度，只需要关系操作功能，尤为强大的是，除了支持常用的字符串操作方法，还集成了正则表达式的大部分功能，这使得pandas在处理字符串列时，具有非常大的魔力。...，其中的对象包括：单列、双列、多列 1）基本用法 Series.str.cat(others=None, sep=None, na_rep=None, join='left') 2）参数解释 others...如果na_rep 为None，并且others 不是None，则在任何列(连接之前)中包含缺失值的行将在结果中具有缺失值。

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简单使用：pandas 数据清洗

strip 方法以及 dropna 方法 df['product_name'].str.strip() # 删除列 `product_name` 为 `NaN` 的行 df.dropna(subset...保存在 mysql 中的数据中有空值，但是使用 pd.str.strip() 处理没有用使用 replace 替换空格、空值为 nan 也没有用解决办法：replace 使用正则替换 # 替换\r...\n\t 以及 html 中的\xa0 df.replace(r'\r|\t|\n|\xa0', '', regex=True, inplace=True) # 替换空格，将空格替换为空字符串 df['...product_name'].replace(r' ', '', regex=True, inplace=True) # 将空字符串替换为 nan df['product_name'].replace(...r'', np.nan, regex=True, inplace=True) # 将乱码替换替换为空字符串（正则为匹配不是中文、字母、数字组成的字符串） df['product_name'].replace

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python数据科学系列：pandas入门详细教程

，仅支持一维和二维数据，但数据内部可以是异构数据，仅要求同列数据类型一致即可 numpy的数据结构仅支持数字索引，而pandas数据结构则同时支持数字索引和标签索引从功能定位上看： numpy虽然也支持字符串等其他数据类型...和DML操作在pandas中都可以实现类比Excel的数据透视表功能，Excel中最为强大的数据分析工具之一是数据透视表，这在pandas中也可轻松实现自带正则表达式的字符串向量化操作，对pandas...自然毫无悬念 dataframe：无法访问单个元素，只能返回一列、多列或多行：单值或多值（多个列名组成的列表）访问时按列进行查询，单值访问不存在列名歧义时还可直接用属性符号" ....尤为强大的是，除了常用的字符串操作方法，str属性接口中还集成了正则表达式的大部分功能，这使得pandas在处理字符串列时，兼具高效和强力。例如如下代码可用于统计每个句子中单词的个数 ?...时间类型向量化操作，如字符串一样，在pandas中另一个得到"优待"的数据类型是时间类型，正如字符串列可用str属性调用字符串接口一样，时间类型列可用dt属性调用相应接口，这在处理时间类型时会十分有效。

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Read_CSV参数详解

header参数可以是一个list例如：[0,1,3]，这个list表示将文件中的这些行作为列标题（意味着每一列有多个标题），介于中间的行将被忽略掉（例如本例中的2；本例中的数据1,2,4行将被作为多级标题出现...usecols : array-like, default None 返回一个数据子集，该列表中的值必须可以对应到文件中的位置（数字可以对应到指定的列）或者是字符传为文件中的列名。...na_values : scalar, str, list-like, or dict, default None 一组用于替换NA/NaN的值。如果传参，需要制定特定列的空值。默认为‘1....在某些情况下会快5~10倍。 keep_date_col : boolean, default False 如果连接多列解析日期，则保持参与连接的列。默认为False。...1.使用一个或者多个arrays（由parse_dates指定）作为参数； 2.连接指定多列字符串作为一个列作为参数； 3.每行调用一次date_parser函数来解析一个或者多个字符串（由parse_dates

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pandas.read_csv参数详解

header参数可以是一个list例如：[0,1,3]，这个list表示将文件中的这些行作为列标题（意味着每一列有多个标题），介于中间的行将被忽略掉（例如本例中的2；本例中的数据1,2,4行将被作为多级标题出现...usecols : array-like, default None 返回一个数据子集，该列表中的值必须可以对应到文件中的位置（数字可以对应到指定的列）或者是字符传为文件中的列名。...na_values : scalar, str, list-like, or dict, default None 一组用于替换NA/NaN的值。如果传参，需要制定特定列的空值。默认为‘1....在某些情况下会快5~10倍。 keep_date_col : boolean, default False 如果连接多列解析日期，则保持参与连接的列。默认为False。...1.使用一个或者多个arrays（由parse_dates指定）作为参数； 2.连接指定多列字符串作为一个列作为参数； 3.每行调用一次date_parser函数来解析一个或者多个字符串（由parse_dates

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