为什么1列有std，其他列是nan？_如果其他列值为NaN，则Pandas将列值设置为1_为什么git diff输出对于2个散列和1个散列是不同的？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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预处理数据

，注意，标准化是针对每一列而言的 x_scale = preprocessing.scale(x) x_scale array([[ 0...a 是一个4X3列表，从列看，第一列有0，1 两个特征，第二列有0，1，2 三个特征，第三列有0，1，2，3 四个特征，一共9个，所以输出的第一行[1,0] 代表向量的第一个数字 0 即第一个特征...有丢失的分类特征值处理如果训练集中有丢失的分类特征值，必须显式地设置 n_values 假设第二列有4个特征，少了一个，设置n_values=[2,4,4],所以输出一行10个 encoder = preprocessing.OneHotEncoder...处理缺失值因为各种各样的原因，真实世界中的许多数据集都包含缺失数据，这类数据经常被编码成空格、 NaN，或者是其他的占位符。...', strategy='mean', axis=0) imp.fit([[1, 5], [np.nan, 7], [7, 6]]) #fit求得第一列特征均值为4，第二列特征均值为6 X = [[

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简单概括精髓，pandas必知必会

top Yes NaN freq 2 NaN mean NaN 0.292523 std NaN 1.523908 min NaN...-1.906221 25% NaN -0.113774 50% NaN 0.789560 75% NaN 1.195858 max NaN 1.497193 最大/...最小值的位置 idxmin()和idxmax()方法是用来查找表格当中最大/最小值的位置，返回的是值的索引 s1 = pd.Series(np.random.randn(5)) s1 output s1...()方法主要用于数据表的计数以及排序，用来查看表格当中，指定列有多少个不同的数据值并且计算不同值在该列当中出现的次数，先来看一个简单的例子 df = pd.DataFrame({'城市': ['北京',...杭州 1 成都 1 香港 1 南京 1 Name: 城市, dtype: int64 可以看到北京出现了3次，上海出现了2次，并且默认采用的是降序来排列的，下面我们来看一下用升序的方式来排列一下收入这一列

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Python替代Excel Vba系列（三）：pandas处理不规范数据

如下图：其中表格中的第3行是班级。诸如"一1"，表示是一年级1班，最多8个年级。表格中的1至3列，分别表示"星期"、"上下午"、"第几节课"。前2列有大量的合并单元格，并且数据量不一致。...---- ---- 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。...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？...此时，由于把唯一的列索引移走了，df 已经没有任何列索引！ .reset_index(-1) ，把最后的行索引移走，并成为单独的一列。到此，df 又重新有了一层列索引。

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机器学习中处理缺失值的9种方法

换句话说，那些缺失的数据点是数据集的一个随机子集。丢失数据不是随机的(MNAR):顾名思义，丢失的数据和数据集中的任何其他值之间存在某种关系。...1、均值、中值、众数替换在这种技术中，我们将null值替换为列中所有值的均值/中值或众数。...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。...如果NAN的数量较小，则替换后的NAN可以被认为是一个离群值，并在后续的特征工程中进行预处理。...extreme) extreme=df.Age.mean()+3*df.Age.std() ##73.27--> 3rd std deviation impute_nan(df,'Age',

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DataFrame初识（Pandas读书笔记5）

Series是一列有序号的数据，DataFrame就是N列有序号的数据。DataFrame含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。...不知各位朋友有没有注意到一个细节，data字典表赋值的时候是name、age、score，但是生成DataFrame后顺序变了！还有重复说明一个概念，字典的数据是无序的！二、人为定义列的顺序 ?...在生成DataFrame时增加一个参数columns就可以规定生成的数据列的顺序了！默认的行的序号是0起始的增序，如果想变更或自定义也是可以的。三、自定义行序号 ?...当我们多定义了一个列的时候，由于原有data并没有存储class的数据，所以就用了NaN进行存储代替。...NaN是代表缺失数据，后期pandas读取文件的时候，经常会因为编码问题，原数据问题导致部分数据缺失。知道NaN是什么意思即可。

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Python如何优雅地处理NaN

方法 1、简单粗暴地去掉有如下dataframe，先用df.isnull().sum()检查下哪一列有多少NaN: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'...将含有NaN的列(columns)去掉: data_without_NaN =df.dropna(axis=1) print (data_without_NaN) 输出： ?...2、遗失值插补法很多时候直接删掉列会损失很多有价值的数据，不利于模型的训练。所以可以考虑将NaN替换成某些数，显然不能随随便便替换，有人喜欢替换成0，往往会画蛇添足。...可以看出，这里大概是用平均值进行了替换。...3、推广的遗失值插补法这个推广的思想是NaN本身具有一定数据价值，譬如不爱说自己工资的被调查者是不是有什么共性，这个时候就不能简单的只用上面的插补法，要增加几列，将NaN的情况记录下来作为新的数据：

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Python3快速入门（十五）——Pan

2、缺失值处理查看每一列有多少缺失值。...df.isnull().sum() 查看每一列有多少完整的数据 df.shape[0]-df.isnull().sum() # -*- coding=utf-8 -*- import pandas as...= pd.DataFrame() df1['min'] = df.min() df1['max'] = df.max() df1['std'] = df.std() print...(df1) df['min'] = df.min(axis=1) df['max'] = df.max(axis=1) df['std'] = df.std(axis=1)...，一种是非法数据，如数字列的中间夹杂着一些汉字或者是符号；第二种是异常数据，异乎寻常的大数值或者是小数值。

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Day04| 第四期-谷歌应用商店的App分析

() # 只有rating列有描述统计说明其他列的数据类型是字符串 Rating count 9367.000000 mean 4.193338 std 0.537431 min 1.000000...行数是9660，说明有重复值，但是在第一列先不进行去重，因为可能有App名重名的情况，需要结合其他列判断 # Category 列处理 df['Category'].value_counts(dropna...1 Name: Type, dtype: int64 # 有一行是NaN，最简单的做法需要找出此行所在index并删除 df[df['Type'].isnull()] # 删除这条数据...0.1都不到，可以认为是不相关的(0.5以上可以认为是相关的，0.3以上可以认为是弱相关) df.corr() 05 写在后面我们对数据清洗的策略是按列进行分析是否有重复值，异常值和缺失值。...如果某一列的数据去重后，少了一些行数，这可能并不是真的重复，会有出现重名的情况，因而不要盲目的将重复的数据删除，需要结合其他列进行判断。

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机器学习篇(二)

归一化的公式：x1 = (x-mix)/(max-min) x2 = x1*(mx-mi) + mi # 作用于每一列,max为一列的最大值,min为一列的最小值,mx,mi为指定区间值默认mx为1,mi...为什么要降维？有些不重要影响不大的数据我们可以选择不要。降维的方式： 1、特征选择 2、主成分分析特征选择：如果特征过多，几千个特选不可能人为的选择。这里就要借助其他工具。...# data_home表示需要下载的路径返回的数据都是datasets.base.Bunch类型(也就是字典格式) 属性： data：获取特征数据数组，是一个多行多列的二维数组(类型为numpy.ndarray...为什么拆开？转换成数据集的时候是根据平均值，方差等等计算转化的。但是如果我不想用这个数据集的平均值和方差来转化。想用其他的数据的平均值和方差来计算呢？此时就需要拆开处理了。...比如：标准化处理： from sklearn.preprocessing import StandardScaler std = StandardScaler() data1 = std.fit([[

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pandas 分类数据处理大全（附代码）

本文将介绍：什么是分类数据？分类数据cat的处理方法 为什么要使用分类数据？分类数据cat使用时的一些坑什么是分类数据？分类数据表达数值具有某种属性、类型和特征，也是我们理解的定类数据。...我们再试下其他情况。...在合并中，为了保存分类类型，两个category类型必须是完全相同的。这个与pandas中的其他数据类型略有不同，例如所有float64列都具有相同的数据类型，就没有什么区分。...类列分组时，一旦误操作就会发生意外，结果是Dataframe会被填成空值，还有可能直接跑死。。...正常情况下，上面这段代码是完全可以的，但这里报错了，为什么？

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玩转 Pandas 的 Groupby 操作

作者：Lemon 来源：Python数据之道玩转 Pandas 的 Groupby 操作大家好，我是 Lemon，今天来跟大家分享下 pandas 中 groupby 的用法。...），获取其他列的均值 df.groupby('A').mean() Out[3]: B C A a 2.0 108.000000...[['B', 'C']].mean() # 选择B、C列 Out[8]: B C A 1 1.5 2.5 2 3.0 4.0 可以针对不同的列选用不同的聚合方法...C 1 1 NaN 1.0 A C 1 2 NaN NaN A C 1 3 NaN NaN A...对应 "B" 列的值分别是 "one","NaN","NaN"，由于 count() 计数时不包括NaN值，因此 {'group1':'A', 'group2':'C'} 的 count 计数值为 1

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python merge、concat合

本篇博客主要介绍：合并数据集：.merge()、.concat()等方法，类似于SQL或其他关系型数据库的连接操作。...one NaN 6 1）连接键是多对多关系，应执行笛卡尔积形式 2）多列应看连接键值对是否一致 4）对连接表中非连接列的重复列名的处理 pd.merge(left,right,on = 'key1'...一表中连接键是索引列、另一表连接键是非索引列 left1 = pd.DataFrame({'key':['a','b','a','a','b','c'],'value': range(6)}) left1...，left_index、right_index是指定表中索引列为连接键，两者可以组合，是为了区分是否是索引列两个表中的索引列都是连接键 left2 = pd.DataFrame(np.arange(6...，1是横轴，默认是0 join ‘inner’（交集），‘outer’（并集），默认是‘outer’指明轴向索引的索引是交集还是并集 join_axis 指明用于其他n-1条轴的索引（层次化索引，某个轴向有多个索引

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10分钟入门Pandas-系列（1）

: import pandas as pd In [2]: import numpy as np 创建对象创建Series In [3]: s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan...ns]', freq='D') In [16]: df.columns Out[16]: Index(['A', 'B', 'C', 'D'], dtype='object') 常规numpy数据是一种数据类型...，而pandas DataFrames每一列有一种数据类型，使用DataFrame.to_numpy()时，将保持所有的数据类型不变，但是，该转换输出结果不包含索引和标签。...D count 6.000000 6.000000 6.000000 6.000000 mean 0.137564 -0.223928 0.191323 -0.279807 std...-0.815653 -0.459836 -0.093589 0.507438 -0.736096 -0.081108 按轴排序，axis=0代表往跨行（down)，而axis=1代表跨列

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Python 数据科学入门教程：Pandas

这里，我们从来没有为此目的定义任何东西，知道这个变量是什么，对于 Pandas 是个挑战。因此，当你没有定义索引时，Pandas 会像这样为你生成一个。现在看数据集，你能看到连接其他列的列吗？...一旦你有了合理的索引，是一个日期时间或数字，那么它将作为一个 X 轴。如果其他列也是数值数据，那么你可以轻松绘图。...有人问为什么连接（concat ）和附加都退出了。这就是原因。因为共有列包含相同的数据和相同的索引，所以组合这些数据帧要高效得多。一个另外的例子是附加一个序列。...显然他们最大都为 1.0，因为他们是完全相关的。然而，最重要的是，我们在这里看到的所有这些州（50 列中的一些被跳过，我们从 GA 到 SD）与其他所有州的相关度平均上高于 90%。...现在，你可能想知道，为什么我们为重采样创建了一个新的数据帧，而不是将其添加到现有的数据帧中。原因是它会创建大量的NaN数据。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（九·二）

{sum, std, …}*一样，但是轴可以通过名称或整数指定： Series：不需要轴参数 DataFrame：“索引”（axis=0，默认），“列”（axis=1）例如： In [78...列与应用函数返回的 Series 的索引匹配。如果应用的函数返回任何其他类型，最终输出是一个Series。...0 -1.333333 -1.333333 1 -1.333333 -1.333333 另一个有用的功能是能够传递 Series 方法来对每列或每行执行一些 Series 操作： In [157]:...列匹配应用函数返回的 Series 的索引。如果应用的函数返回其他任何类型，则最终输出是一个 Series。...0 -1.333333 -1.333333 1 -1.333333 -1.333333 另一个有用的功能是能够传递 Series 方法来对每列或每行执行一些 Series 操作： In [157]:

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Python数据分析pandas之分组统计透视表

Python数据分析pandas之分组统计透视表大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师...数据聚合统计 Padans里的聚合统计即是应用分组的方法对数据框进行聚合统计，常见的有min(最小)、max(最大)、avg(平均值)、sum(求和)、var()、std(标准差)、百分位数、中位数等。...如果是查看某列的统计信息，在数据框下加“.”列名即可。...多列（两列以上）分组统计，当前以等级、排名列为例，聚合函数是最大值(max)。...NaN 1000.0 NaN NaN 李四 32.0 NaN NaN 1500.0 NaN NaN 王三 NaN NaN 34.0

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6个提升效率的pandas小技巧

选择除数据类型为int外其他的列，注意这里的参数是exclude： df.select_dtypes(exclude='int').head() ?...product列是字符串类型，price、sales列虽然内容有数字，但它们的数据类型也是字符串。值得注意的是，price列都是数字，sales列有数字，但空值用-代替了。...现在sale列中的-已经被替换成了NaN,它的数据类型也变成了float。 df.dtypes ? 4....标红色地方是有缺失值的列，并且给出了非缺失值的数量，你可以计算出该列有多少缺失值。...glob()以任意顺序返回文件名，这就是为什么使用sort()函数对列表进行排序的原因。

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pandas 处理缺失值

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...B C D 0 0 1 2 3 1 4 5 6 7 2 8 9 10 11 # 删除列 >>> df.drop(['B', 'C'], axis=1) A D 0 0 3 1 4 7 2 8 11 >>..., 3, np.nan, 4]], columns=list('ABCD')) >>> df A B C D 0 NaN 2.0 NaN 0 1 3.0 4.0 NaN 1 2 NaN NaN NaN...df.fillna(value=values, limit=1) A B C D 0 0.0 2.0 2.0 0 1 3.0 4.0 NaN 1 2 NaN 1.0 NaN 5 3 NaN 3.0 NaN...4 房价分析：在此问题中，只有bedroom一列有缺失值，按照此三种方法处理代码为： # option 1 将含有缺失值的行去掉 housing.dropna(subset=["total_bedrooms

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Pandas中文官档~基础用法2

: float64 In [84]: xs_stand = df.sub(df.mean(1), axis=0).div(df.std(1), axis=0) In [85]: xs_stand.std...3.684640 -0.050390 c 2.433281 5.163008 1.177045 d NaN 5.442353 0.563873 下面是常用函数汇总表。...，如果没有数值列，则只显示类别型的列。...top Yes NaN freq 2 NaN mean NaN 1.500000 std NaN 1.290994 min NaN...C 1 A 2 C 3 A 4 C dtype: object 多行或多列中存在多个最大值或最小值时，idxmax() 与 idxmin() 只返回匹配到的第一个值的 Index

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6个提升效率的pandas小技巧

选择除数据类型为int外其他的列，注意这里的参数是exclude： df.select_dtypes(exclude='int').head() ?...product列是字符串类型，price、sales列虽然内容有数字，但它们的数据类型也是字符串。值得注意的是，price列都是数字，sales列有数字，但空值用-代替了。...现在sale列中的-已经被替换成了NaN,它的数据类型也变成了float。 df.dtypes ? 4....标红色地方是有缺失值的列，并且给出了非缺失值的数量，你可以计算出该列有多少缺失值。...glob()以任意顺序返回文件名，这就是为什么使用sort()函数对列表进行排序的原因。

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