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python数据处理 tips

在df["Sex"].unique和df["Sex"].hist()的帮助下，我们发现此列中还存在其他值，如m，M，f和F。...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。...在这种情况下，我们没有出生日期，我们可以用数据的平均值或中位数替换缺失值。 注：平均值在数据不倾斜时最有用，而中位数更稳健，对异常值不敏感，因此在数据倾斜时使用。...在这种情况下，让我们使用中位数来替换缺少的值。 ? df["Age"].median用于计算数据的中位数，而fillna用于中位数替换缺失值。...现在你已经学会了如何用pandas清理Python中的数据。我希望这篇文章对你有用。如果我有任何错误或打字错误，请给我留言。

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解决ImportError: cannot import name ‘Imputer‘

'B': [6, np.nan, 8, 9, 10], 'C': [11, 12, 13, np.nan, 15]})# 创建SimpleImputer对象，使用平均值填充缺失值...这个示例中使用了​​SimpleImputer​​的一种常见策略，即使用平均值填充缺失值。当然，你也可以根据实际情况选择其他的填充策略，比如使用中位数、众数等。...Imputer​​​类旨在根据给定的策略处理缺失值。它可以处理具有缺失值的特征矩阵，并为缺失值填充相应的数据。​​Imputer​​​可用的填充策略包括均值、中位数和最频繁的值。...这将计算并存储每个特征的均值（如指定的均值填充策略）。 最后，调用​​transform()​​方法将缺失值进行填充，并获得填充后的特征矩阵​​X_imputed​​。...SimpleImputer​​提供了更多的填充选项和灵活性，如示例代码中所示。 总结起来，​​Imputer​​类是sklearn库中用于处理缺失值的类，通过指定填充策略来填充数据集中的缺失值。

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    基于Python数据分析之pandas统计分析

    pandas模块为我们提供了非常多的描述性统计分析的指标函数，如总和、均值、最小值、最大值等，我们来具体看看这些函数： 1、随机生成三组数据 import numpy as np import pandas...,'最小值位置','25%分位数', '中位数','75%分位数','均值','最大值','最大值位数','平均绝对偏差','方差','标准差','偏度','峰度']) 执行该函数，查看一下d1数据集的这些统计函数值...左连接中，没有Score的学生Score为NaN 缺失值处理 现实生活中的数据是非常杂乱的，其中缺失值也是非常常见的，对于缺失值的存在可能会影响到后期的数据分析或挖掘工作，那么我们该如何处理这些缺失值呢...替补法 对于连续型变量，如果变量的分布近似或就是正态分布的话，可以用均值替代那些缺失值；如果变量是有偏的，可以使用中位数来代替那些缺失值；对于离散型变量，我们一般用众数去替换那些存在缺失的观测。...],[3,4,np.nan], [12,23,43],[55,np.nan,10], [np.nan,np.nan,np.nan],[np.nan,1,2]], columns=['a1

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    Imputing missing values through various strategies填充处理缺失值的不同方法

    median strategy, simply reinitialize impute with the new strategy: 根据不同的规则填入填充值，默认的是均值，实际上还有：1、均值，2、中位数...scikit-learn使用选择的规则来为数据集中每一个缺失值计算填充值，然后填充。例如，使用中位数重新处理iris数据集，只要用新的规则重置填充即可。...The default is Nan ,which will handle np.nan values.To see an example of this, modify iris_X to have...在其他地方可能就会是脏数据，例如，在之前的例子中，np.nan（默认缺失值）被用于表示缺失值，但是缺失值还有很多其他的代替方式，设想一种缺失值是-1的情形，用这样的规则计算缺失值。...当然可以用特别的值来做填充，默认是用Nan来代替缺失值，看一下这个例子，调整iris_X，用-1作为缺失值，这听起来很疯狂，但当iris数据集包含长度数据，这就是可能的。

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    怎么样描述你的数据——用python做描述性分析

    x和x_with_nan都是list。不同之处在于x_with_nan包含一个nan值。也就是空值(缺失值)，这样的数据在分析中十分常见。...那么在python里，创建一个nan值可以有以下方法 float('nan') math.nan np.nan 当然这三种方法创建的空值都是等价的 ?...,但是，默认情况下，.mean()在Pandas中忽略nan值： mean_ = z.mean() mean_ >>> z_with_nan.mean() 8.7 中位数 比较平均值和中位数，这是检测数据中异常值和不对称性的一种方法...平均值还是中位数对您更有用，取决于特定问题的背景。而不使用包的计算方法： >>> n = len(x) >>> if n % 2: ......可表示为：一组n个观测值按数值大小排列。如，处于p%位置的值称第p百分位数。

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    【缺失值处理】拉格朗日插值法—随机森林算法填充—sklearn填充（均值众数中位数）

    参考链接： 在没有库的Python中查找均值，中位数，众数 文章目录  缺失值的处理准备数据1 sklearn填充（1）使用均值进行填补（连续型特征）（2）使用中位数、0进行填补（连续型特征）（3）使用众数进行填补...还要考虑  均值一般适用于近似正态分布数据，观测值较为均匀散布均值周围；中位数一般适用于偏态分布或者有离群点数据，中位数是更好地代表数据中心趋势；众数一般用于类别变量，无大小、先后顺序之分。 ...在现实工作时，使用最多的是易于理解的均值或者中位数。 ...distance")     knn.fit(x_train, y_train)     return test.index, knn.predict(test) 2 随机森林回归进行填补  现实中，很少用算法（如随机森林...填补一个特征时，先将其他特征的缺失值用0代替，每完成一次回归预测，就将预测值放到原本的特征矩阵中，再继续填补下一个特征。

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    在机器学习中处理缺失数据的方法

    可能的情况有哦：“NaN”，“NA”，“None”，“ ”，“？”等等。如果除了NaN以外，你应该使用np.nan来标准化它们。为了可视化，我们在这里使用missingno包。...设想在回归问题中出现负值（如预测温度），在这种情况下，这个值会成为一个实际的数据点。 现在我们已经有了这些，让我们变得更有创意。...我们可以按其父数据类型拆分缺失值的类型： 数字NaN 一个标准的，通常非常好的方法是用均值，中位数或众数替换缺失值。对于数值，一半来说你应该使用平均值。...如果有一些离群值的话，可以试试使用中位数（因为中位数对离群值的不那么敏感）。...axis=0) census_data[['fnlwgt']] = imputer.fit_transform(census_data[['fnlwgt']]) 分类NaN 分类值可能比较麻烦，所以在编辑之后

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    机器学习中处理缺失值的9种方法

    平均值和中位数都不行。 2、随机样本估算 在这种技术中，我们用dataframe中的随机样本替换所有nan值。它被用来输入数值数据。我们使用sample()对数据进行采样。...在这里，我们首先取一个数据样本来填充NaN值。然后更改索引，并将其替换为与NaN值相同的索引，最后将所有NaN值替换为一个随机样本。...3、用新特性获取NAN值 这种技术在数据不是完全随机丢失的情况下最有效。在这里，我们在数据集中添加一个新列，并将所有NaN值替换为1。...首先，我们使用std()计算第3个标准偏差，然后用该值代替NaN。优点 容易实现。 抓住了缺失值的重要性，如果有的话。 缺点 使变量的原始分布失真。 如果NAN的数量很大。...7、nan值视为一个新的分类 在这种技术中，我们只需用一个新的类别(如Missing)替换所有NaN值。

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    【Python】已完美解决：机器学习填补数值型缺失值时报错)TypeError: init() got an unexpected keyword argument ‘axis’，

    缺失值的存在可能会影响模型的性能和准确性。对于数值型数据，我们通常使用均值、中位数、众数或者更复杂的机器学习算法（如K-近邻算法、随机森林等）来进行缺失值的填补。...([[1, 2, np.nan], [4, np.nan, 6], [7, 8, 9]]) # 尝试使用FictitiousImputer来填补缺失值，错误地传入了axis参数 imputer...四、正确代码示例（结合实战场景） 使用Pandas的fillna方法（对于简单的填补策略） 如果你只是想用简单的策略（如均值、中位数等）来填补缺失值，并且你的数据是Pandas的DataFrame或Series...({ 'A': [1, 4, 7], 'B': [2, np.nan, 8], 'C': [np.nan, 6, 9] }) # 使用均值填补缺失值（默认沿...备份数据：在填补缺失值之前，最好先备份你的原始数据，以防万一填补过程中出现问题导致数据丢失或损坏。

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    小白也能看懂的Pandas实操演示教程(下)

    利用thresh，保留一些为nan的值 行方向上至少有3个非NAN的项保留 df=pd.DataFrame([[1,1,2,np.nan],[3,5,np.nan,np.nan],[13,21,34,np.nan...6.2 替补法 对于连续变量，如果变量的分布近似或就是正态分布的话，可以用均值替代那些缺失值； 如果变量是有偏的，可以使用中位数来代替那些缺失值； 对于离散型变量，一般使用众数去替换那些存在缺失的预测...用后一个观测值填充--这样会导致最后边的无法填充Nan df.fillna(method='bfill') ?...4.使用均值或中位数填充各自的列 x1_median=df['x1'].median() x2_mean=df['x2'].mean() x3_mean=df['x3'].mean() print(x1...使用填充法时，相对于常数填充或者前项、后项填充，使用各列众数，均值或中位数填充要更加合理些，这也是工作中常用的一个快捷手段。

    2.5K20

    Python代码实操：详解数据清洗

    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...-0.945712 4 0.703394 -0.764552 -1.214379 1.200000 5 1.928313 -1.376593 -1.557721 0.289643 用平均数代替...上述过程中，主要需要考虑的关键点是缺失值的替换策略，可指定多种方法替换缺失值，具体根据实际需求而定，但大多数情况下均值、众数和中位数的方法较为常用。如果场景固定，也可以使用特定值（例如0）替换。...更有效的是，如果数据中的缺失值太多而无法通过列表形式穷举时，replace 还支持正则表达式的写法。 当列中的数据全部为空值时，任何替换方法都将失效，任何基于中位数、众数和均值的策略都将失效。...应对思路是使用 median 中位数做兜底策略，只要列中有数据，就一定会有中位数。

    4.9K20

    NumPy 秘籍中文第二版：十一、最新最强的 NumPy

    原文：NumPy Cookbook - Second Edition 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 在本章中，我们涵盖以下秘籍： 用at()方法用花式索引代替 ufuncs...通过使用partition()函数选择快速中位数进行部分排序 使用nanmean()，nanvar()和nanstd()函数跳过 NaN 使用full()和full_like()函数创建值初始化的数组...(a), 3)) 遍历数组并通过在循环的每次迭代中将一个值设置为 NaN 来创建新的数据集。...对于每个新数据集，计算估计值： for i in xrange(len(a)): b = a.copy() b[i] = np.nan estimates[i,] = [np.nanmean...箱形图中的以下元素很重要： 中位数由框中的一条线表示。 上下四分位数显示为框的边界。 胡须指示异常值的边界。 默认情况下，这些值从框的边界设置为1.5 * (Q3 - Q1)，也称为四分位间距。

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    numpy中常用的数学运算和统计函数汇总

    单个数组的数学运算 包括绝对值，四舍五入以及指数和对数运算，用法如下 # 绝对值 >>> np.absolute(a) array([0, 1, 2, 3]) # 绝对值 >>> np.fabs(a)...1.41421356, 1.73205081]) # 平方 >>> np.square(a) array([0, 1, 4, 9], dtype=int32) 对于数值型数组，经常需要统计极值，均值，方差，中位数等统计指标...，常用的统计函数用法如下 >>> a = np.arange(100) # 最小值 >>> np.amin(a) 0 # 最大值 >>> np.amax(a) 99 # 最小值，忽略NaN >>> np.nanmin...(a) 0 # 最大值，忽略NaN >>> np.nanmax(a) 99 # 求和 >>> np.sum(a) 4950 # 求和，忽略NaN >>> np.nansum(a) 4950 # 极差，最大值...>>> np.nanmean(a) 49.5 # 中位数 >>> np.median(a) 49.5 # 中位数，忽略NaN >>> np.nanmedian(a) 49.5 # 标准差 >>> np.std

    1.3K10

    使用scikit-learn填充缺失值

    在真实世界中的数据，难免会有缺失值的情况出现，可能是收集资料时没有收集到对应的信息，也可能是整理的时候误删除导致。对于包含缺失值的数据，有两大类处理思路 1....单变量填充 这种方式只利用某一个特征的值来进行填充，比如特征A中包含了缺失值，此时可以将该缺失值填充为一个固定的常数，也可以利用所有特征A的非缺失值，来统计出均值，中位数等，填充对应的缺失值，由于在填充时...=np.nan, strategy='mean') >>> X = np.array([[np.nan, 2], [6, np.nan], [7, 6]]) >>> X array([[nan, 2.]..., [7. , 6. ]]) 除了均值以外，还支持中位数，众数，指定的常数进行填充，代码如下 >>> imp = SimpleImputer(missing_values=np.nan,..., 2], [6, np.nan], [np.nan, 6]]) >>> X array([[nan, 2.], [ 6., nan], [nan, 6.]]) >>> imp.fit_transform

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    AR(I)MA时间序列建模过程——步骤和python代码

    ocefpaf.github.io/python4oceanographers/blog/2015/03/16/outlier_detection/ 提供了关于如何对时间序列数据进行异常值检测的方法，作者认为移动中位数的方法最好...window=3, center=True) .fillna(method='bfill').fillna(method='ffill') #df['u']是原始数据，df['pandas'] 是求移动中位数后的结果...缺失值在DataFrame中显示为nan，它会导致ARMA无法拟合，因此一定要进行处理。...a.用序列的均值代替，这样的好处是在计算方差时候不会受影响。但是连续几个nan即使这样替代也会在差分时候重新变成nan，从而影响拟合回归模型。 b.直接删除。...我在很多案例上看到这样的做法，但是当一个序列中间的nan太多时，我无法确定这样的做法是否还合理。 2.平稳性检验 序列平稳性是进行时间序列分析的前提条件，主要是运用ADF检验。

    4K60

    7步搞定数据清洗－Python数据清洗指南

    3）对于数值数据，pandas使用浮点值NaN（Not a Number）表示缺失数据。...后面出来数据，如果遇到错误：说什么float错误，那就是有缺失值，需要处理掉 所以，缺失值有3种：None，NA，NaN 那None和NaN有什么区别呢： None是Python的一种数据类型， NaN...axis＝1表示逢空值去掉整列 # 'any'如果一行（或一列）里任何一个数据有任何出现Nan就去掉整行， ‘all’一行（或列）每一个数据都是Nan才去掉这整行 DataDF.dropna(how...2、填充缺失内容：某些缺失值可以进行填充，方法有以下四种： 1) 以业务知识或经验推测（默认值）填充缺失值 2) 以同一指标的计算结果（均值、中位数、众数等）填充缺失值 3) 用相邻值填充缺失值 4)...如果想了解更多 fillna() 的详细信息参考 pandas.DataFrame.fillna pandas.pydata.org 2） 以同一指标的计算结果（均值、中位数、众数等）填充缺失值 平均值

    4.5K20

    数据预处理的 10 个小技能，附 Pandas 实现

    技能1 ：标准差法 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a':[1,3,np.nan],'b':[4,np.nan,np.nan]}) # 异常值平均值上下...np.nan 是 pandas 中常见空值，使用 dropna 过滤空值，axis 0 表示按照行，1 表示按列，how 默认为 any ，意思是只要有一个 nan 就过滤某行或某列，all 所有都为...nan # axis 0 表示按照行，all 此行所有值都为 nan df.dropna(axis=0, how='all') 技能4：充填空值 空值一般使用某个统计值填充，如平均数、众数、中位数等，...a'] >= 100,'a')] = 100 技能6：过滤重复值 过滤某列重复值，使用 drop_duplicated 方法，第一个参数为列名，keep关键字等于last：最后一次出现此值行： df.drop_duplicates...(['Names'], keep='last') 技能7：apply 元素级：去掉特殊字符 某列单元格含有特殊字符，如标点符号，使用元素级操作方法 apply 干掉它们： import string

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