数据处理过程中，经常会遇到数据有缺失值的情况，本文介绍如何用Pandas处理数据中的缺失值。 一、什么是缺失值 对数据而言，缺失值分为两种，一种是Pandas中的空值，另一种是自定义的缺失值。 1....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...有 ffill，pad，bfill，backfill 四种填充方式可以使用，ffill 和 pad 表示用缺失值的前一个值填充，如果axis=0，则用空值上一行的值填充，如果axis=1，则用空值左边的值填充...limit: 表示填充执行的次数。如果是按行填充，则填充一行表示执行一次，按列同理。 在缺失值填充时，填充值是自定义的，对于数值型数据，最常用的两种填充值是用该列的均值和众数。...pad(axis=0, inplace=False, limit=None): 用缺失值的前一个值填充。 ffill(): 同pad()。 bfill(): 用缺失值的后一个值填充。
这是 pandas 快速上手系列的第 6 篇文章，本篇详细介绍了pandas.fillna() 填充缺失值（NaN）的各种妙招，包括用常数值填充缺失值、用前一个值或后一个值填充、用列的均值、不同列使用不同值填充等方法...fillna() 是 Pandas 中常用的处理缺失值 (NaN) 的函数。它可以用指定的值或插值方法来填充 DataFrame 或 Series 中的缺失值。...) A B 0 1.0 0.0 1 2.0 2.0 2 0.0 3.0 3 4.0 0.0 用前一个值填充缺失值，则第一行的 NaN 会被跳过填充，设置 method=...) A B 0 1.0 NaN 1 2.0 2.0 2 2.0 3.0 3 4.0 3.0 用后一个值填充缺失值，则最后一行的 NaN 会被跳过，设置 method='bfill...A 列空值用0填充，B 列的空值用 1 填充 In [49]: df.fillna({'A': 0, 'B': 1}) Out[49]: A B 0 1.0 1.0 1 2.0
无论操作如何，NaN的算术结果都是另一个NaN： 1 + np.nan # nan 0 * np.nan # nan 请注意，这意味着值的聚合是定义良好的（即，它们不会导致错误），但并不总是有用...参数允许你为要保留的行/列指定最小数量的非空值： df.dropna(axis='rows', thresh=3) 0 1 2 3 1 2.0 3.0 5 NaN 这里删除了第一行和最后一行，因为它们只包含两个非空值...填充空值 有时比起删除 NA 值，你宁愿用有效值替换它们。这个值可能是单个数字，如零，或者可能是某种良好的替换或插值。...0.0 c 2.0 d 0.0 e 3.0 dtype: float64 ''' 我们可以指定前向填充来传播前一个值： # 向前填充 data.fillna(method='ffill...2 3 0 1.0 1.0 2.0 2.0 1 2.0 3.0 5.0 5.0 2 NaN 4.0 6.0 6.0 请注意，如果在前向填充期间前一个值不可用，则 NA 值仍然存在。
相关系数 二、缺失值处理 1. 丢弃缺失值 2. 填充缺失值 三、层次化索引 1. 用层次索引选取子集 2. 自定义变量名 3. 变量名与索引互换 4. 数据透视表 四、数据导入导出 1....描述性统计 pandas除了加总，还可以利用 .describe() 得到每列的各种描述性分析： ? 当然，除了用 .describe() 还可以自己用函数来得到，比如： ?...也可以单独只计算两列的系数，比如计算S1与S3的相关系数： ? 二、缺失值处理 Pandas和Numpy采用NaN来表示缺失数据， ? 1....另一种丢弃缺失值的方法是 data[data.notnull()] ，但是只能处理 数值型 数据。 ? 2....填充缺失值 用 .fillna() 方法对缺失值进行填充，比如将缺失值全部变为0： ?
在实际应用中对于数据进行分析的时候，经常能看见缺失值，下面来介绍一下如何利用pandas来处理缺失值。常见的缺失值处理方式有，过滤、填充。...缺失值的判断 pandas使用浮点值NaN(Not a Number)表示浮点数和非浮点数组中的缺失值，同时python内置None值也会被当作是缺失值。...DataFrame删除缺失值相对于Series而言就要复杂一些，也许有的时候你是想删除含有缺失值的行或列，也许有时候你需要删除的是，当整行或整列全为缺失值的时候才删除，好在pandas对于这两种情况都有相对应的处理方法...通常情况下，也许你会选择用一些特殊值来填充缺失值。下面介绍使用pandas的fillna方法来填充缺失数据。...6.0 2 3 7.0 NaN 3 5 NaN 7.0 ''' #前向填充，使用默认是上一行的值,设置axis=1可以使用列进行填充 print(
目录 一、数据载入 二、数据清洗 （一）Pandas中缺失值的表示 （二）与缺失值判断和处理相关的方法 三、连续特征离散化 四、哑变量处理 准备工作 导入 NumPy 库和 Pandas 库。...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 Python 中的None，Pandas 会自动把None转变成NaN。...object （二）与缺失值判断和处理相关的方法 isnull()：判断每个元素是否是缺失值，会返回一个与原对象尺寸相同的布尔性 Pandas 对象 notnull()：与isnull()相反 dropna...limit （对于前向和后向填充）可以连续填充的最大数量 （1）用单个值填充 df.fillna(0) （2）从前向后填充（forward-fill） df.fillna(method='ffill...duplicates方法返回一个布尔值的 series ，反映每一行是否与之前的行重复。
combine_first函数 combine_first函数用于合并两个具有相同索引的数据结构。 它最主要的用途是用一个对象的非缺失值填充另一个对象的缺失值。这个函数通常在处理缺失数据时很有用。...如果有一行缺少值(即NaN)，用B列中同一行的值填充它。...A的第一行和最后一行取自列B。...如果我们想要使用3列，我们可以链接combine_first函数。下面的代码行首先检查列a。如果有一个缺失的值，它从列B中获取它。如果列B中对应的行也是NaN，那么它从列C中获取值。...在这种情况下，所有缺失的值都从第二个DataFrame的相应值(即同一行，同列)中填充。
print("删除性别和工资列之后：") df 6、删除一行数据 使用drop函数，默认是删除行(axis=0是默认值)。...六、处理缺失值 1、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Python中的None；Pandas会自动把...data=pd.Series([1, np.nan, 'hello', None]) data 2、 与缺失值判断和处理相关的方法 isnull(): 判断每个元素是否是缺失值，会返回一个与原对象尺寸相同的布尔性...Pandas对象 notnull(): 与isnull()相反 dropna(): 返回一个删除缺失值后的数据对象 fillna(): 返回一个填充了缺失值之后的数据对象 （1）判断是否含有缺失值： data.isnull...df.dropna(axis='columns', how='all') 3、 填充缺失值 （1）用单个值填充，下面的例子使用0来填充缺失值： df.fillna(0) （2）从前向后填充(forward-fill
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。...df3.fillna(3, inplace=True) 除了填充具体的值以外，我们也可以和一些计算结合起来算出来应该填充的值。比如说我们可以计算出某一列的均值、最大值、最小值等各种计算来填充。...除了可以计算出均值、最大最小值等各种值来进行填充之外，还可以指定使用缺失值的前一行或者是后一行的值来填充。...实现这个功能需要用到method这个参数，它有两个接收值，ffill表示用前一行的值来进行填充，bfill表示使用后一行的值填充。 ?...我们可以看到，当我们使用ffill填充的时候，对于第一行的数据来说由于它没有前一行了，所以它的Nan会被保留。同样当我们使用bfill的时候，最后一行也无法填充。
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...["gake"].fillna(method = 'bfill',inplace=True, axis = 0) # 对整个df 正常，按列操作，取最先出现NaN值的前一列数值，用来填充接下去出现NaN...外连接，分左外连接，右外连接，全连接，左外连接是左表上的所有行匹配右表，正常能匹配上的取B表的值，不能的取空值，右外连接同理，全连接则是取左并上右表的的所有行，没能匹配上的用空值填充。
any 表示一行/列有任意元素为空时即丢弃，all 一行/列所有值都为空时才丢弃。 subset 参数表示删除时只考虑的索引或列名。...thresh参数的类型为整数，它的作用是，比如 thresh=3，会在一行/列中至少有 3 个非空值时将其保留。...，还可以使用前一个或后一个有效值来填充。...设置参数 method='pad' 或 method='ffill' 可以使用前一个有效值来填充。...例如有两个关于用户年龄的 Series，其中一个有缺失值，另一个没有，我们可以将没有的缺失值的 Series 中的元素传给有缺失值的。
对于 Python 的任何内置算术表达式，索引匹配是以这种方式实现的；默认情况下，任何缺失值都使用NaN填充： A = pd.Series([2, 4, 6], index=[0, 1, 2]) B =...''' 如果使用NaN值不是所需的行为，则可以使用适当的对象方法代替运算符来修改填充值。...这里我们将填充A中所有值的均值（通过首先堆叠A的行来计算）： fill = A.stack().mean() A.add(B, fill_value=fill) A B C 0 1.0 15.0 13.5...执行DataFrame和Series之间的操作时，与之相似，索引和列是保持对齐的。...1 -1.0 NaN 2.0 NaN 2 3.0 NaN 1.0 NaN 索引和列的保留和对齐意味着，Pandas 中的数据操作将始终维护数据上下文，这可以防止在处理原始 NumPy 数组中的异构和
# 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] #...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。...NaN就删除，也就是默认的 attr4.deopna(axis=0,how='any') # 把所有NaN填充为0 attr4.fillna(0) # 填充均值 attr4.fillna(attr4.mean...()) # 赋值为NaN值 att4['age'][0] = np.nan # 赋值为0的数据为NaN attr4[attr4==0] = np.nan nan是不会参与平均值等计算的，0会参与计算。
((a,b)) # 将a与b合并(上下)，即新矩阵第一行为a，第二行为bnp.hstack((a,b)) # 将a与b合并（左右），即新矩阵第一行为a与b# 对于一维矩阵而言，不能通过a.T来将其转换为竖着的即...() # 把a的值给b，但并没有将b与a关联起来""""""# pandas基本import pandas as pdimport numpy as nps = pd.Series([1,3,6,np.nan...）# 注：ix标签与位置混合选择(现在已经被弃用)df[df.A列中小于8的值对于数据与其他列保留形成新dataframe""""""# pandas设置值import pandas as...，便不要该行；如果是how='all',就是只有该行全部为nan才丢弃# 将nan数据填上df.fillna(value=0) # 填充0df.isnull() # 查找数据是否有缺失，有缺失则为truenp.any...=0,ignore_index=True) # concat默认对于列不同的合并，会用nan填充，ignore_index=True：如果两个表index没有实际含义，使用该参数会重新整理一个indexres
日期调整前（为求简便这里用已经剔除分秒，剔除的办法后面在格式一致化的空格分割再详细说） #数据类型转换:字符串转换为日期 #errors='coerce' 如果原始数据不符合日期的格式，转换后的值为空值...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).../pandas.DataFrame.fillna.html#pandas.DataFrame.fillna 1) 用默认值填充－ df.fillna(' ') 我们应该去掉那些不友好的 NaN 值。...，用前面相邻的值向后填充，也可以用后面相邻的值向前填充。
e NaN dtype: float64 重新定义索引时，如何填充缺失值/NaN？...加法补充： 填补0，只要有一个对象有这一项，另一项 NaN 值做补0处理。...①字典转为DF类型后，键/key 也默认成为了列索引，与排序不谋而合， ②目前学到的只有列转置，可以用学过的转置，再排序。...(index) #将前面创建的pop的索引重置（reindex）为MultiIndex,就会看到层级索引，结果是单索引的数组 #其中，前两列表示Series的多级索引值，第三列是数据。...③读取的表格会默认添加行索引，且默认用012345…填充。 8.2.12、pandas 画图 pandas 内部集成了一部分 matplotlib 绘画功能，随查随用。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 0.摘要 pandas中fillna()方法，能够使用指定的方法填充NA/NaN值。...定义了填充空值的方法， pad / ffill表示用前面行/列的值，填充当前行/列的空值， backfill / bfill表示用后面行/列的值，填充当前行/列的空值。 axis：轴。...如果method被指定，对于连续的空值，这段连续区域，最多填充前 limit 个空值（如果存在多段连续区域，每段最多填充前 limit 个空值）。...range(len(a)): a[i,:i] = np.nan a[6,0] = 100.0 d = pd.DataFrame(data=a) print(d) # 用0填补空值 print...(d.fillna(value=0)) # 用前一行的值填补空值 print(d.fillna(method='pad',axis=0)) # 用后一列的值填补空值 print(d.fillna(method
或字典（用于重命名行标签和列标签） reindex，接收一个新的序列与已有标签列匹配，当原标签列中不存在相应信息时，填充NAN或者可选的填充值 set_index/reset_index，互为逆操作，...isin/notin，条件范围查询，即根据特定列值是否存在于指定列表返回相应的结果 where，仍然是执行条件查询，但会返回全部结果，只是将不满足匹配条件的结果赋值为NaN或其他指定值，可用于筛选或屏蔽值...pandas最为强大的功能当然是数据处理和分析，可独立完成数据分析前的绝大部分数据预处理需求。...需注意对空值的界定：即None或numpy.nan才算空值，而空字符串、空列表等则不属于空值；类似地，notna和notnull则用于判断是否非空 填充空值，fillna，按一定策略对空值进行填充，如常数填充...例如，以某列取值为重整后行标签，以另一列取值作为重整后的列标签，以其他列取值作为填充value，即实现了数据表的行列重整。
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)。...a 1 2 8 b 3 4 8 df.insert(2,'F',[9,10]) #设定F列下的每一行的值 out： one two F T a 1 2 9 8...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...inplace：是否替换原数据，默认为False limit：接受int类型的输入，可以限定替换前多少个NaN 五、数据分析流程及Pandas应用 1、打开文件 python...df.dropna(axis = 1, how = 'all')#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
---- ---- 我们来看看数据： 注意看左上角有3个 nan ，是因为表格的标题行前3列是空的。 由于前2列有合并单元格，出现了很多 nan。 此外注意看第3列，把课时序号显示成小数。...---- ---- 再次看看 数据，一切正常： ---- 填充缺失 下一步就是把前2列的 nan 给填充正确。...df[cols]=df[cols].fillna(method='ffill') , fillna 方法即可填充 nan 。此外 pandas 中有各种内置的填充方式。...ffill 表示用上一个有效值填充。 合并单元格很多时候就是第一个有值，其他为空，ffill 填充方式刚好适合这样的情况。 ---- 现在数据美如画了。...如下是一个 DataFrame 的组成部分： 红框中的是 DataFrame 的值部分(values) 上方深蓝色框中是 DataFrame 的列索引(columns)，注意，为什么方框不是一行？
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