前言 在《Python数据清洗--类型转换和冗余数据删除》中分享了有关数据类型转换和冗余信息删除的两个知识点，接下来继续讲解缺失值的识别和处理办法。...缺失值的识别 判断一个数据集是否存在缺失观测，通常从两个方面入手，一个是变量的角度，即判断每个变量中是否包含缺失值；另一个是数据行的角度，即判断每行数据中是否包含缺失值。...如上结果所示，返回True值，说明data3中的数据行存在缺失值。...= 1, inplace=True) # 根据Embarked变量，删除对应的缺失行 titanic.dropna(subset=['Embarked'], inplace=True) # 删除无关紧要的变量...=True) # 将字符型的性别变量映射为数值变量 titanic.Sex = titanic.Sex.map({'male':1, 'female':0}) # 将数据拆分为两组，一是年龄缺失组，二是年龄非缺失组
在前两种情况下可以根据其出现情况删除缺失值的数据，而在第三种情况下，删除包含缺失值的数据可能会导致模型出现偏差。因此我们需要对删除数据非常谨慎。请注意，插补数据并不一定能提供更好的结果。 ?...删除 列表删除 按列表删除（完整案例分析）会删除一行观测值，只要其包含至少一个缺失数据。你可能只需要直接删除这些观测值，分析就会很好做，尤其是当缺失数据只占总数据很小一部分的时候。...newdata <- na.omit(mydata) # In python mydata.dropna(inplace=True) 成对删除 在重要变量存在的情况下，成对删除只会删除相对不重要的变量行...如果你使用此方法，最终模型的不同部分就会得到不同数量的观测值，从而使得模型解释非常困难。 ? 观测行3与4将被用于计算ageNa与DV1的协方差；观测行2、3与4将被用于计算DV1与DV2的协方差。...在本方法中，我们根据某种距离度量选择出k个“邻居”，他们的均值就被用于插补缺失数据。这个方法要求我们选择k的值（最近邻居的数量），以及距离度量。
df.shift(1)表示将原来的df下一行，即相对于当前行为上一行，给该数组赋值为增长比（当前行减上一行的值除以上一行的值），由于月份不同，所以将上一行与该行相同的月份赋值为nan，最后将该数组赋值给...根据这个Series去client_info中找到对应的行的Name值。 结果： esproc ? python ?...A4：按照STOCKID和DATE分组，同时对各组进行计算，if(x,true,false),这里是如果INDICATOR==ISSUE,if()函数等于QUANTITY的值，否则为0，将此结果在该组中求和后添加到字段...我们的目的是根据duty表计算出每个值班的起止时间。...@o表示分组时不重新排序，数据变化时才另分一组。 A4:A.new()根据序表/排列A的长度，生成一个记录数和A相同，且每条记录的字段值为xi，字段名为Fi的新序表/排列。
9 .drop() 删除Series和DataFrame指定行或列索引。 10 .loc[行标签，列标签] 通过标签查询指定的数据，第一个值为行标签，第二值为列标签。...：布尔型数组（过滤行）、切片（行切片）、或布尔型DataFrame（根据条件设置值） 2 df.loc[val] 通过标签，选取DataFrame的单个行或一组行 3 df.loc[：,val] 通过标签...五、排序 序号 函数 说明 1 .sort_index(axis=0, ascending=True) 根据指定轴索引的值进行排序 2 Series.sort_values(axis=0, ascending...=True) 只能根据0轴的值排序。...2 .dropna() 删除缺失数据 3 .info() 查看数据的信息，包括每个字段的名称、非空数量、字段的数据类型 4 .isnull() 返回一个同样长度的值为布尔型的对象（Series或DataFrame
尽管我们对loc和iloc使用了不同的列表示形式，但行值没有改变。原因是我们使用数字索引标签。因此，行的标签和索引都相同。 缺失值的数量已更改： ? 7.填充缺失值 fillna函数用于填充缺失值。...8.删除缺失值 处理缺失值的另一种方法是删除它们。“已退出”列中仍缺少值。以下代码将删除缺少任何值的行。...df.dropna(axis=0, how='any', inplace=True) axis = 1用于删除缺少值的列。我们还可以为列或行具有的非缺失值的数量设置阈值。...我们可以看到每组中观察值（行）的数量和平均流失率。 14.将不同的汇总函数应用于不同的组 我们不必对所有列都应用相同的函数。例如，我们可能希望查看每个国家/地区的平均余额和流失的客户总数。...method参数指定如何处理具有相同值的行。first表示根据它们在数组（即列）中的顺序对其进行排名。 21.列中唯一值的数量 使用分类变量时，它很方便。我们可能需要检查唯一类别的数量。
通过将 isna 与 sum 函数一起使用，我们可以看到每列中缺失值的数量。...avg = df['Balance'].mean() df['Balance'].fillna(value=avg, inplace=True) fillna 函数的方法参数可用于根据列中的上一个或下一个值...8.删除缺失值 处理缺失值的另一个方法是删除它们。以下代码将删除具有任何缺失值的行。...df.dropna(axis=0, how='any', inplace=True) 9.根据条件选择行 在某些情况下，我们需要适合某些条件的观测值（即行） france_churn = df[(df.Geography...让我们从简单的开始。以下代码将基于 Geography、Gender 组合对行进行分组，然后给出每个组的平均流失率。
查看数据基本信息 df.info() 使用方式： 提供DataFrame的基本信息，包括每列的非空值数量和数据类型。 示例： 查看数据信息。 df.info() 5....处理缺失值 df.dropna() 使用方式： 删除包含缺失值的行。 示例： 删除所有包含缺失值的行。 df.dropna() 14....示例： 计算每个年龄组的平均工资。 df['MeanSalaryByAge'] = df.groupby('Age')['Salary'].transform('mean') 35....示例： 计算“Status”列中每个状态的数量。 df['Status'].value_counts() 40....示例： 计算每个组的平均值、最小值和最大值。 df.groupby('Status').agg({'Salary': ['mean', 'min', 'max']}) 50.
，包括行的数量；列名；每一列值的数量、类型 df.info() # 方法二 # df.describe() 展示df的前3行 df.iloc[:3] # 方法二 #df.head(3) 取出df的animal...df.index[[3, 4, 8]], ['animal', 'age']] 取出age值大于3的行 df[df['age'] > 3] 取出age值缺失的行 df[df['age'].isnull...({'yes': True, 'no': False}) df 将animal列中的snake替换为python df['animal'] = df['animal'].replace('snake'..., 'python') df 对每种animal的每种不同数量visits，计算平均age，即，返回一个表格，行是aniaml种类，列是visits数量，表格值是行动物种类列访客数量的平均年龄 df.pivot_table...s[s.index.weekday == 2].sum() 求每个自然月的平均数 s.resample('M').mean() 每连续4个月为一组，求最大值所在的日期 s.groupby(pd.Grouper
创建哑变量 ---- 统计师的Python日记【第7天：数据清洗（1）】 前言 根据我的Python学习计划： Numpy → Pandas → 掌握一些数据清洗、规整、合并等功能 → 掌握类似与SQL...所以drop.duplicates直接就将重复值删除了，默认保留第一条。...以上是按照“有两行数据，这两行数据的所有变量值都一样，这么这两行就算重复数据”，但有时候我们会只根据一个变量来剔除重复，比如值根据Areas这个变量，那么A/B/C/D四个地区只会保留第一条，传入take_last...A/B/C/D每个地区值保留一条数据了。 2. 异常值检测 在第一步剔除重复值之后。得到了无重复数据的data_noDup: ? 第二步，我想检测一下数据中有没有异常值。...替换 我要把异常的年龄替换成缺失，把package等于-9的替换成0（换成0是因为，不抽烟其实也就是抽烟数量为0，这样还能少一些缺失值）。
2.1.2 删除缺失值 pandas中提供了删除缺失值的方法dropna()，dropna()方法用于删除缺失值所在的一行或一列数据，并返回一个删除缺失值后的新对象。...how：表示删除缺失值的方式。 thresh：表示保留至少有N个非NaN值的行或列。 subset：表示删除指定列的缺失值。 inplace：表示是否操作原数据。...，但有时我们只需要根据某列查找重复值 df[df.duplicated(['gender'])] # 删除全部的重复值 df.drop_duplicates() # 删除重复值｜指定 # 删除全部的重复值...ignore_index：是否忽略索引，可以取值为True或False（默认值）。若设为True，则会在清除结果对象的现有索引后生成一组新的索引。...dropna：表示是否删除结果对象中存在缺失值的一行数据，默认为True。 同时还有一个stack的逆操作，unstack。
，包括行的数量；列名；每一列值的数量、类型 df.info() # 方法二 # df.describe() 8.展示df的前3行 df.iloc[:3] # 方法二 #df.head(3) 9.取出...2] # 删除 df = df.drop('k') df 18.计算df中每个种类animal的数量 df['animal'].value_counts() 19.先按age降序排列，后按visits...False df['priority'] = df['priority'].map({'yes': True, 'no': False}) df 21.将animal列中的snake替换为python...，行是aniaml种类，列是visits数量，表格值是行动物种类列访客数量的平均年龄 df.pivot_table(index='animal', columns='visits', values='age...s[s.index.weekday == 2].sum() 34.求每个自然月的平均数 s.resample('M').mean() 35.每连续4个月为一组，求最大值所在的日期 s.groupby
难度：2 问题：在iris_2d的sepallength（第1列）中查找缺失值的数量和位置。 答案： 34.如何根据两个或多个条件过滤一个numpy数组？...难度：3 问题：过滤具有petallength（第3列）> 1.5和sepallength（第1列）的iris_2d的行。 答案： 35.如何从numpy数组中删除包含缺失值的行？...难度：4 问题：计算有唯一值的行数。 输入： 输出： 输出包含10列，表示1到10之间的数字。这些值是相应行中数字数量。 例如，单元（0,2）的值为2，这意味着数字3在第一行中恰好出现2次。...输入： 输出： 答案： 53.如何根据给定的分类变量创建分组ID？ 难度：4 问题：根据给定的分类变量创建组ID。使用以下iris的species中样品作为输入。...难度：2 问题：从二维数组a_2d中减去一维数组b_1d，使得每个b_1d项从a_2d的相应行中减去。
、示例、以及一段Python代码。...查看数据基本信息 df.info() 使用方式： 提供DataFrame的基本信息，包括每列的非空值数量和数据类型。 示例： 查看数据信息。 df.info() 5....处理缺失值 df.dropna() 使用方式： 删除包含缺失值的行。 示例： 删除所有包含缺失值的行。 df.dropna() 14....示例： 计算“Status”列中每个状态的数量。 df['Status'].value_counts() 40....示例： 计算每个组的平均值、最小值和最大值。 df.groupby('Status').agg({'Salary': ['mean', 'min', 'max']}) 50.
首先，Pandas 纯粹通过位置来引用行，所以如果想在删除第3行之后再去找第5行，可以不用重新索引（这就是iloc的作用）。...下面是插入数值的一种方式和删除数值的两种方式： 第二种删除值的方法（通过删除）比较慢，而且在索引中存在非唯一值的情况下可能会导致复杂的错误。...NaNs 在这个例子中，根据数值除以10的整数部分，将系列分成三组。...对于每一组，要求提供元素的总和，元素的数量，以及每一组的平均值。 除了这些集合功能，还可以根据特定元素在组内的位置或相对价值来访问它们。...如果这些还不够，也可以通过自己的Python函数传递数据。它可以是 用g.apply(f)接受一个组x（一个系列对象）并生成一个单一的值（如sum()）的函数f。
pd.notnull() 与pd.isnull()相反 df.dropna() 删除包含空值的所有行 df.dropna(axis=1) 删除包含空值的所有列 df.dropna(axis=1,thresh...=n) 删除所有小于n个非空值的行 df.fillna(x) 用x替换所有空值 s.fillna(s.mean()) 将所有空值替换为均值（均值可以用统计部分中的几乎任何函数替换） s.astype(float...) 从一列返回一组对象的值 df.groupby([col1,col2]) 从多列返回一组对象的值 df.groupby(col1)[col2] 返回col2中的值的平均值，按col1中的值分组（平均值可以用统计部分中的几乎任何函数替换...(col1).agg(np.mean) 查找每个唯一col1组的所有列的平均值 data.apply(np.mean) 在每个列上应用函数 data.apply(np.max,axis=1) 在每行上应用一个函数...df.describe() 数值列的汇总统计信息 df.mean() 返回所有列的平均值 df.corr() 查找数据框中的列之间的相关性 df.count() 计算每个数据框的列中的非空值的数量 df.max
方法 描述 clear() 删除字典中的所有元素 copy() 返回字典的副本 fromkeys() 返回拥有指定键和值的字典 get() 返回指定键的值 items() 返回包含每个键值对的元组的列表...copy() 返回列表的副本 count() 返回具有指定值的元素数量。...pop() 从集合中删除一个元素。 remove() 删除指定元素。 symmetric_difference() 返回具有两组集合的对称差集的集合。...title() 把每个单词的首字符转换为大写。 translate() 返回被转换的字符串。 upper() 把字符串转换为大写。 zfill() 在字符串的开头填充指定数量的 0 值。...(5, 6, 2)) 异常 try 块将生成异常，因为 x 未定义： try: print(x) except: print("An exception occurred") 多个异常 您可以根据需要定义任意数量的
布尔值 bool(True和False) True和1等价 False和0等价 复数 complex(1+2j)实部+虚部 字符串:不可变的有序序列 string=‘Python’ string=...200, 300], 'r语言', 'python', (1+2j), True, 3.14, 1] >>> tlist[2:5] [True, (1+2j), 'python'] >>> tlist...[2:5:2] [True, 'python'] # 可变的有序序列 string='Python' string[0]='p' tlist[0]='p' >>> tlist[0]='100' >>>...del dict1;del dict1[key] dict.clear()# 清空字典中的元素 dict.pop(key)# 删除指定的键值对 # 其他常用操作 len(dict1)# 查看元素数量...# 删除数据 set.claer()# 清空元素 set.remove(obj)# 删除集合中指定元素 # 其他常用操作 1 in {1,2,3}# 成员判断 len()# 查看元素数量 s1={
Survived 的值：0（死亡），1（存活） Sex 的值：male（男性），female（女性） Embarked的值包含 ‘S’ ‘C’ ‘Q’ # 显示重复的数据数量 data_t.duplicated...pandas模块中，提供了将包含NaN值的行删除的方法dropna()，但其实处理缺失值最好的思路是用最接近的数据替换。 首先，清洗数据就是处理空值，让这些空值参与到之后的数据分析中去。...= data_t['Embarked'].fillna({"Embarked":"S"},inplace=True) # 删除无关的列 data_t = data_t.drop(['Ticket','...所谓离散化，指的是将某个变量的所在区间分割为几个小区间，落在同一个区间的观测值用同一个符号表示，简单理解就是将属于统一范围类的观测值分为一组。然后分组观察。...儿童少年组的生还率最高，年龄越大，生还率越低。
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