首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Python如何处理excel异常值

所以,今天就用python来做一个简答excle数据处理:处理异常值。pandas在python,读写excle库有很多,通常我都是使用pandas来读写excle并处理其中数据。...print(df.isnull())print(df.isnull().sum())如图,可以识别具体位置,也可以对每进行统计:处理1....删除使用 dropna() 方法删除包含行或。...# 删除包含df_cleaned = df.dropna()# 删除包含df_cleaned = df.dropna(axis=1)# 只删除那些某些中有空df_cleaned...填充使用 fillna() 方法填充,常见填充方式有:# 用常数填充df_filled = df.fillna(0)# 用每均值填充df_filled = df.fillna(df.mean

29820
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    python df 替换_如何Python做数据分析,没有比这篇文章更详细了(图文详情)...

    建议先收藏后食用  通常来说做数据分析最常用工具是Excel ,这篇文章就是通过 Python 与 excel 功能对比介绍如何使用 Python 通过函数式编程完成 excel 数据处理及分析工作...“定位条件”在“开始”目录下“查找选择”目录。  查看  Isnull 是 Python 检验函数,返回结果是逻辑,包含返回 True,不包含则返回 False。...主要内容包括对空,大小写问题,数据格式重复处理。这里不包含对数据间逻辑验证。  处理(删除或填充)  我们在创建数据表时候在 price 字段故意设置了几个 NA 。...查找替换  Python 处理方法比较灵活,可以使用 Dropna 函数用来删除数据表包含数据,也可以使用 fillna 函数对空进行填充。...增加 keep=’last’参数后将删除最先出现重复,保留最后。下面是具体代码比较结果。  原始 city beijing 存在重复,分别在第一位最后一位。

    4.4K00

    pandas 入门 1 :数据集创建和绘制

    如果发现任何问题,我们将不得不决定如何处理这些记录。 分析数据- 我们将简单地找到特定年份中最受欢迎名称。 现有数据- 通过表格数据图表,清楚地向最终用户显示特定年份中最受欢迎姓名。...除非另有指明,否则文件将保存在运行环境下相同位置。 df.to_csv? 我们将使用唯一参数是索引标头。将这些参数设置为False将阻止导出索引标头名称。...#删除csv文件 import os os.remove(Location) 准备数据 我们数据包括婴儿名字1880年出生人数。我们已经知道我们有5条记录而且没有任何记录丢失(非)。...与该表一起,最终用户清楚地了解Mel是数据集中最受欢迎婴儿名称。plot()是一个方便属性,pandas可以让您轻松地在数据框绘制数据。我们学习了如何在上一节中找到Births最大。...最大 [df['Births'] == df['Births'].max()] 等于 [查找出生中等于973所有记录] df ['Names'] [df [' Births'] == df

    6.1K10

    python数据处理 tips

    在本文中,我将分享一些Python函数,它们可以帮助我们进行数据清理,特别是在以下方面: 删除未使用 删除重复项 数据映射 处理数据 入门 我们将在这个项目中使用pandas,让我们安装包。...df.head()将显示数据帧前5行,使用此函数可以快速浏览数据集。 删除未使用 根据我们样本,有一个无效/Unnamed:13我们不需要。我们可以使用下面的函数删除它。...注意:请确保映射中包含默认malefemale,否则在执行映射后它将变为nan。 处理数据 ? 此列缺少3个:-、naNaN。pandas不承认-na为。...在该方法,如果缺少任何单个,则整个记录将从分析中排除。 如果我们确信这个特征()不能提供有用信息或者缺少百分比很高,我们可以删除整个。...现在你已经学会了如何用pandas清理Python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。

    4.4K30

    Python Excel数据简单处理记录

    Python Excel数据简单处理记录 正在备研大三把不少东西忘一干二净我,花了两个小时对Pythonpandas库进行复健最后实现老师那边提出要求,这里是一些记录 要提取Excel文件行...打印表格数据 print(df) # 提取特定数据 column_data = df['题目'] # 提取特定行数据 row_data = df.loc[row_index] # 遍历所有行 for...,则输出列名对应并写入文本文件 if not pd.isnull(value): line = f"{column_name}: {value...{index}\n" for column_name, value in row_data.iteritems(): # 如果不为,则输出列名对应到...复健了,下一步应该拿Python爬虫对老题库进行下爬取,把之前题目删除,在看本次新增题目的覆盖率了 初略一看还行

    13810

    来看看数据分析相对复杂去重问题

    在数据分析,有时候因为一些原因会有重复记录,因此需要去重。...如果重复那些行是每一懂相同删除多余行只保留相同行一行就可以了,这个在Excel或pandas中都有很容易使用工具了,例如Excel中就是在菜单栏选择数据->删除重复,然后选择根据哪些进行去重就好...,建个新表保存去重后行, ndf=pd.DataFrame(columns=df.columns) #根据df列名建一个表ndf uids=set(df['uid']) for u in uids...指定根据哪些去重,默认是根据所有,也就是当两行所有都一样时满足去重条件; keep有三种选择:{‘first’, ‘last’, False},firstlast分别对应选重复行第一行、最后一行...,false是删除所有的重复,例如上面例子df根据name去重且keep填false的话,就只剩name等于d行了; inplace是指是否应用于原表,通常建议选择默认参数False,然后写newdf

    2.4K20

    python 删除excel表格重复行,数据预处理操作

    (['物品']) #print(wp) # 将去除重复行数据输出到excel表 no_re_row.to_excel("test2.xls") 补充知识:Python数据预处理(删除重复...) pandas几个函数使用,大数据预处理(删除重复),人工删除很麻烦 Python恰好能够解决 注释很详细在这不一一解释了 ################################....xlsx') print('数据量行*',df_excel.shape) # # df_excel.to_excel('df_excel.xlsx',header=None)#生成文件保存,无表头...(subset=['A','B'],keep='first',inplace=True) #### 代码subset对应是列名,表示只考虑这两,将这两对应相同行进行去重...#####inplace=True表示直接在原来DataFrame上删除重复项,而默认False表示生成一个副本 print('数据集是否存在缺失:\n',df_excel.isnull()

    6.7K21

    我用Python展示Excel中常用20个操

    前言 Excel与Python都是数据分析中常用工具,本文将使用动态图(Excel)+代码(Python)方式来演示这两种工具是如何实现数据读取、生成、计算、修改、统计、抽样、查找、可视化、存储等数据处理常用操作...Pandas 在pandas删除数据也很简单,比如删除最后一使用del df['new_col']即可 ?...缺失处理 说明:对缺失()按照指定要求处理 Excel 在Excel可以按照查找—>定位条件—>来快速定位数据,接着可以自己定义缺失填充方式,比如将缺失用上一个数据进行填充...数据去重 说明:对重复按照指定要求处理 Excel 在Excel可以通过点击数据—>删除重复按钮并选择需要去重即可,例如对示例数据按照创建时间进行去重,可以发现去掉了196 个重复,保留了...],inplace=True),可以发现Excel处理结果一致,保留了 629 个唯一

    5.6K10

    Python进阶之Pandas入门(四) 数据清理

    如何处理缺失 在研究数据时,您很可能会遇到缺失或null,它们实际上是不存在占位符。最常见PythonNone或NumPynp.nan,在某些情况下它们处理方式是不同。...为了计算每个,我们使用一个聚合函数进行求和: print (movies_df.isnull().sum()) 运行结果: rank 0 genre...删除非常简单: movies_df.dropna() 这个操作将删除至少有一个任何行,但是它将返回一个新DataFrame,而不改变原来数据。...除了删除行之外,您还可以通过设置axis=1来删除: movies_df.dropna(axis=1) 在我们数据集中,这个操作将删除revenue_millionsmetascore。...可能会有这样情况,删除每一行会从数据集中删除太大数据块,所以我们可以用另一个来代替这个,通常是该平均值或中值。 让我们看看在revenue_millions输入缺失

    1.8K60

    Keras多变量时间序列预测-LSTMs

    在本教程,您将了解如何在Keras深度学习库,为多变量时间序列预测开发LSTM模型。...如果你有任何问题: 请看这篇教程:如何在Anaconda配置Python环境,进行机器学习深度学习 ---- 1.空气污染预测 该教程,我们将使用空气质量数据集。...看数据表可知,第一个24小时里,PM2.5这一有很多。因此,我们把第一个24小时里数据行删掉。剩余数据里面也有少部分,为了保持数据完整性连续性,只要将填补为0即可。...删除No(序号),给剩下重新命名字段。最后替换为0,删除第一个24小时数据行。...还将测试集真实污染结果数据测试集结合起来,进行反转缩放。 通过对比原始比例预测实际,我们可以计算模型误差分数,这里计算误差用均方根误差。

    3.2K41

    Python二手车价格预测(一)—— 数据处理

    】 数据许多包含大量单一数据,当这些数据超过一定量时,对模型来说是无效,因此先将这一部分数据进行删除。...# 读取数据 data = pd.read_excel("cars_info.xlsx", na_values=np.nan) # 每数据为,数量大于80000,删除(无参考价值) for...“售价” “排量” 为行 data.dropna(axis=0,subset = ["售价", "排量(L)"], inplace=True) # 该含有大量范围,且已有新车售价,删除处理...data.drop(['厂商新车指导价'], axis=1, inplace=True) # “过户记录”许多为,我们认为可能无过户记录,因此填充0;“载客/人”按照该平均值进行填充 data[...剔除这些异常数据,并且为进行填充,可以使用平均值或众数进行填充。

    1.6K30

    针对SAS用户:Python数据分析库pandas

    也要注意Python如何为数组选择浮点数(或向上转型)。 ? 并不是所有使用NaN算数运算结果是NaN。 ? 对比上面单元格Python程序,使用SAS计算数组元素平均值如下。...默认情况下,.dropna()方法删除其中找到任何整个行或。 ? ? .dropna()方法也适用于轴。axis = 1axis = "columns"是等价。 ? ?...显然,这会丢弃大量“好”数据。thresh参数允许您指定要为行或保留最小非。在这种情况下,行"d"被删除,因为它只包含3个非。 ? ? 可以插入或替换缺失,而不是删除。....在删除缺失行之前,计算在事故DataFrame丢失记录部分,创建于上面的df。 ? DataFrame24个记录将被删除。...记录删除部分为0.009% 除了错误情况,.dropna()是函数是静默。我们可以在应用该方法后验证DataFrameshape。 ?

    12.1K20

    使用Python建立你数据科学“肌肉记忆”

    内容目录: 读取,查看保存数据 表维度和数据类型 基础操作 :查看,删除替换(impute) 数据去重 0.读取,查看保存数据 首先,我们练习加载库: # 1.Load libraries...= raw_df.rename(columns=dict(zip(old_names, new_names)) 3.:查看,删除替换 3.1有多少行列有空?...isnull.sum() 选择在一不为数据,例如,“Metro”不为。...3.3 用对划分子集 选择我们希望拥有至少50个非NA行,但不限: # Drop the rows where at least one columns is NAs. # Method 1:...删除重复。 ‘CountyName’’SizeRank’组合已经是唯一了。所以我们只使用来演示drop_duplicated语法。

    2.9K20

    文末福利|特征工程与数据预处理四个高级技巧

    它通过观察目标的特征空间检测最近邻来生成新样本。然后,在相邻样本特征空间内,简单地选择相似的样本,每次随机地改变一。...当使用SMOTE进行过采样时,可以采用以下几种策略: “少数类(minority)”:仅重采样少数类; “非少数类(not minority)”:重新采样除少数以外其他类; “非多数类(not majority...它甚至处理时间戳(timestamps)、(null values)经纬度信息(long/lat information)。 3. 处理缺失 像往常一样,没有一种处理缺失最佳方法。...Iterative Imputer(迭代输入器) 虽然python是开发机器学习模型一种很好语言,但是仍然有很多方法在R工作得更好。...在每个步骤,选择一个特征作为输出y,其他所有特征作为输入X。然后在Xy上训练一个回归器,用来预测y缺失。 让我们看一个例子。我使用数据是著名titanic数据集。

    1.2K40

    Pandas

    ),除了指明axis对行或者标签名字进行调整以外,还可以写成类似于index=mapper形式,默认情况下,mapper匹配不到不会报错 更改 DataFrame 数据 更改 更改可以借助访问...] = 3#更改符合条件记录 删除行或者需要借助 drop 函数(要调整 inplace 参数,感觉这个函数主要是用来不显示某些)。...python 可以作为分组键类型: 列名 分组数据等长数组或者列表 一个指明分组名称分组关系字典或者 series A function to be invoked on the axis...df 函数: 由于pd特殊数据结构,在读写或者保存数据时需要注意是一定要声明索引,不然它会使用默认索引,这也意味着当我们将有默认索引df进行保存时,也会将默认索引保存进数据文件...()方法删除记录或特征(默认删除含有缺失行,可以修改 how 参数进行调节,也可以调节 thresh 参数控制删除指定数量缺失行,亦可通过调节subset=[col_name]参数来指定删除指定存在缺失

    9.2K30

    Python代码实操:详解数据清洗

    更有效是,如果数据缺失太多而无法通过列表形式穷举时,replace 还支持正则表达式写法。 当数据全部为时,任何替换方法都将失效,任何基于中位数、众数均值策略都将失效。...# 删除数据记录col1相同记录 print(df.drop_duplicates(['col2'])) # 删除数据记录col2相同记录 print(df.drop_duplicates...删除数据记录中所有相同记录,index为2记录行被删除: col1 col2 0 a 3 1 b 2 3 c 2 删除数据记录col1相同记录...,index为2记录行被删除: col1 col2 0 a 3 1 b 2 3 c 2 删除数据记录col2相同记录,index为23记录行被删除...Python自带内置函数 set 方法也能返回唯一元素集合。 上述过程,主要需要考虑关键点是:如何对重复进行处理。

    4.9K20

    灰太狼数据世界(三)

    ):查看DataFrame对象每一唯一计数 print(df.head(2)) print(df[0:2]) ?...) 我们也可以增加一些限制,在一行中有多少非数据是可以保留下来(在下面的例子,行数据至少要有 5 个非df1.drop(thresh=5) 删除不完整(dropna) 我们可以上面的操作应用到列上...删除一整列为 NA : data.drop(axis=1, how='all') 删除任何包含: data.drop(axis=1. how='any') 规范化数据类型 我们可以在读取文件时候就限定...删除重复(drop_duplicates) 表难免会有一些重复记录,这时候我们需要把这些重复数据都删除掉。...df.count()#非元素计算 df.min()#最小 df.max()#最大 df.idxmin()#最小位置,类似于Rwhich.min函数 df.idxmax()#最大位置,类似于

    2.8K30
    领券