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pandas | DataFrame基础运算以及空值填充

这个时候就需要对空值进行填充了,我们直接使用运算符进行运算是没办法传递参数进行填充的,这个时候我们需要使用DataFrame当中为我们提供的算术方法。...fillna这个函数不仅可以使用在DataFrame上,也可以使用在Series上,所以我们可以针对DataFrame中的某一列或者是某些列进行填充: ?...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。

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    Excel技巧:使用上方单元格的值填充空单元格

    如下图1所示,在列A中有一些空单元格,如果对列A进行筛选,则只会出现有内容的单元格数据,因此空白单元格需要使用其上方单元格的内容填充。...图1 首先,选择包含空单元格的列,单击功能区“开始”选项卡“编辑”组中的“查找和选择——定位条件”,在弹出的“定位条件”对话框中勾选“空值”前的单选按钮。...然后,输入=号,按向上箭头键选择上方单元格,再按Ctrl+回车键,在所有被选择的单元格中输入公式。 最后,选择列A,复制数据,然后在所选列中单击右键,选择“粘贴值”命令。...图2 如果你经常遇到填充空单元格的操作,那么可以使用宏来代替手工操作。..., lngCol).EntireColumn .Value = .Value End With End With End Sub 在运行这个宏之前,使当前单元格位于要填充空白单元格的列中

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    使用scikit-learn填充缺失值

    对缺失值进行填充,填充时就需要考虑填充的逻辑了,本质是按照不同的填充逻辑来估算缺失值对应的真实数据 在scikit-learn中,通过子模块impute进行填充,提功了以下几种填充方式 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...多变量填充 这种方式在填充时会考虑多个特征之间的关系,比如针对特征A中的缺失值,会同时考虑特征A和其他特征的关系,将其他特征作为自变量,特征A作为因变量,然后建模,来预测特征A中缺失值对应的预测值,通过控制迭代次数...,将最后一次迭代的预测值作为填充值。...KNN填充 K近邻填充,首先根据欧几里得距离计算与缺失值样本距离最近的K个样本,计算的时候只考虑非缺失值对应的维度,然后用这K个样本对应维度的均值来填充缺失值,代码如下 >>> from sklearn.impute

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    使用MICE进行缺失值的填充处理

    它通过将待填充的数据集中的每个缺失值视为一个待估计的参数,然后使用其他观察到的变量进行预测。对于每个缺失值,通过从生成的多个填充数据集中随机选择一个值来进行填充。...,特征是分类的可以使用众数作为策略来估算值 K-最近邻插值算法 KNN算法是一种监督技术,它简单地找到“特定数据记录中最近的k个数数据点”,并对原始列中最近的k个数数据点的值取简单的平均值,并将输出作为填充值分配给缺失的记录...在每次迭代中,它将缺失值填充为估计的值,然后将完整的数据集用于下一次迭代,从而产生多个填充的数据集。 链式方程(Chained Equations):MICE使用链式方程的方法进行填充。...它将待填充的缺失值视为需要估计的参数,然后使用其他已知的变量作为预测变量,通过建立一系列的预测方程来进行填充。每个变量的填充都依赖于其他变量的估计值,形成一个链式的填充过程。...步骤: 初始化:首先,确定要使用的填充方法和参数,并对数据集进行初始化。 循环迭代:接下来,进行多次迭代。在每次迭代中,对每个缺失值进行填充,使用其他已知的变量来预测缺失值。

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    使用VBA跨单元格分配值

    标签:VBA 这是在exceloffthegrid.com中看到的一个案例,一个非常有用的节省时间的宏:在单元格之间分配值。...可以使用公式手动执行此操作,但这将非常耗时;相反,下面的VBA代码只需要2秒钟。...If '获取去分配的值 apportionValue = Application.InputBox(Prompt:="要分配的值:", _ Title:="分配值", Type:=1) '...此时,出现一个输入框,输入要分配的值,如下图2所示。 图2 单击“确定”后,出现一个消息框,如下图3所示,可以选择粘贴新值还是包括公式,单击“确定”。 图3 结果如下图4所示。...根据原始值,按比例分配21到所有单元格。 图4 欢迎在下面留言,完善本文内容,让更多的人学到更完美的知识。

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    pandas中使用fillna函数填充NaN值「建议收藏」

    代码实例 2.1 常数填充 2.1.1 用常数填充 2.1.2 用字典填充 2.2 使用inplace参数 2.3 使用method参数 2.4 使用limit参数 2.5 使用axis参数 1....缺省默认) 1.2 method参数 取值 : {‘pad’, ‘ffill’,‘backfill’, ‘bfill’, None}, default None pad/ffill:用前一个非缺失值去填充该缺失值...backfill/bfill:用下一个非缺失值填充该缺失值 None:指定一个值去替换缺失值(缺省默认这种方式) 1.3 limit参数: 限制填充个数 1.4 axis参数 修改填充方向 补充...'/'pad':用前一个非缺失值去填充该缺失值 df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,(5,5))) df2.iloc[1:4,3] = None df2....limit参数 用下一个非缺失值填充该缺失值且每列只填充2个 df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,(5,5))) df2.iloc[1:4,3] = None

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    SQL反模式学习笔记14 关于Null值的使用

    目标:辨别并使用Null值 反模式:将Null值作为普通的值,反之亦然   1、在表达式中使用Null: Null值与空字符串是不一样的,Null值参与任何的加、减、乘、除等其他运算...2、将字符串与Null进行拼接操作,结果返回Null 合理使用反模式:   使用Null并不是反模式,反模式是将Null作为一个普通值处理或者使用一个普通的值来取代Null的作用。   ...解决方案:将Null值视为特殊值    1、在标量表达式中使用null     进行=、、+、||操作时,只要有一个null值,结果就为null。   ...3、检索null值     使用 is null、is not null   4、声明not null列     有时候可以通过使用default值来避免null,但有时候却不可以这么做。   ...、SQL反模式学习笔记7 多态关联 8、SQL反模式学习笔记8 多列属性 9、SQL反模式学习笔记9 元数据分裂 10、SQL反模式学习笔记10 取整错误 11、SQL反模式学习笔记11 限定列的有效值

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    羡慕 Excel 的高级选择与文本框颜色呈现?Pandas 也可以拥有!! ⛵

    下方动图演示了 Excel『数据选择&底色填充高亮』功能。如果我们需要『选择大于100的所有产品取值并对单元格填充红色』,直接如下图所示,在『条件格式』中选择『突出显示单元格规则』即可进行设置。...① 突出缺失值 在 Pandas Dataframe 中,我们可以使用 dataframe.style.highlight_null() 为空值着色。...# 突出显示空值 df_pivoted.style.highlight_null() 图片 大家发现了,使用 .highlight_null 默认是以红色突出显示 nan 缺失值。不喜欢红色?...② 突出显示最大值(或最小值) 要突出显示每列中的最大值,我们可以使用 dataframe.style.highlight_max() 为最大值着色,最终结果如下图所示。...=1) 图片 注意:同样可以使用方法 dataframe.style.highlight_min() 使用适当的参数为行/列中的最小值着色。

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    为什么MySQL不建议使用NULL作为列默认值?

    NULL值是一种对列的特殊约束,我们创建一个新列时,如果没有明确的使用关键字not null声明该数据列,Mysql会默认的为我们添加上NULL约束....有些开发人员在创建数据表时,由于懒惰直接使用Mysql的默认推荐设置.(即允许字段使用NULL值).而这一陋习很容易在使用NULL的场景中得出不确定的查询结果以及引起数据库性能的下降....虽然select NULL=NULL的结果为false,但是在我们使用distinct,group by,order by时,NULL又被认为是相同值....列中使用NULL值容易引发不受控制的事情发生,有时候还会严重托慢系统的性能....根据以上缺点,我们并不推荐在列中设置NULL作为列的默认值,你可以使用NOT NULL消除默认设置,使用0或者''空字符串来代替NULL.

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    fastJson使用toJSONString()时自动过滤掉值为null

    一、诱发原因 在做项目时候需要将json对象转化为String字符串,很自然的可以想到使用toJSONString方法,那么这里问题就来了,在使用该方法的时候发现了一个问题,当接收到的报文有null值时...,在转化为json字符串时为null的字段会被自动过滤掉,查询资料字后发现可以使用一些序列化的参数来处理这种情况 二、处理 JSONObject.toJSONString(result,SerializerFeature.WriteMapNullValue...); 使用这种方式给给方法添加序列化参数的方式可以做到将空值以null作为value保存,具体参数如下 QuoteFieldNames,//输出key时是否使用双引号,默认为true UseSingleQuotes...,//使用单引号而不是双引号,默认为false WriteMapNullValue,//是否输出值为null的字段,默认为false WriteEnumUsingToString,//Enum输出name...v; } };  JSONObject.toJSONString(result,FILTER ,SerializerFeature.WriteMapNullValue); 这样就可以做到将值为

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    为什么MySQL不建议使用NULL作为列默认值?

    今天来分享一道美团高频面试题,5 分钟搞懂“为什么 MySQL 不建议使用 NULL 作为列默认值?”。...对于这个问题,通常能听到的答案是使用了NULL值的列将会使索引失效,但是如果实际测试过一下,你就知道IS NULL会使用索引,所以上述说法有漏洞。...有些开发人员在创建数据表时,由于懒惰直接使用Mysql的默认推荐设置.(即允许字段使用NULL值).而这一陋习很容易在使用NULL的场景中得出不确定的查询结果以及引起数据库性能的下降。...IFNULL 一个函数.怎么使用自己查吧…反正我会了 NULL通过任一操作符与其它值比较都会得到NULL,除了....(就像额外的标志位一样) 根据以上缺点,我们并不推荐在列中设置NULL作为列的默认值,你可以使用NOT NULL消除默认设置,使用0或者''空字符串来代替NULL。

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    懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(十三):消除合并单元格

    你心里期待公司系统导出的数据是这样子: 实际导出的是这样子: - city 列都是合并单元格 你的脸色开始凝重了,因为发现正常导入后的 DataFrame 是这个鬼样子: - Excel 中的合并单元格...,只有第一个格有值,其余的都是空值 其实很容易解决,pandas 中有填充空值的方法: - .ffill() ,f 是 forward 的意思。...ffill 意思是:"拿前面的值填充后面的空值" 现在你终于放下心头大石,轻松解决城市月度均销量数据: - 不多说了,专栏都有说的内容 > pd.Grouper 可以使用各种频率,具体内容请看专栏第19...比如,我们可以遍历一个 DataFrame 的列以及类型,发现是文本则自动调用 ffill 方法,这样不管数据有多少合并单元格列,都可以全自动填充: - 定义方法 auto_fill_merge_cell...别再以为教程所有的代码都需要重复编写 总结 - 遇到 Excel 的合并单元格数据时,可以使用 DataFrame 或 Series 的方法 ffill,向前填充空值

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    针对SAS用户:Python数据分析库pandas

    通过将.sum()方法链接到.isnull()方法,它会生成每个列的缺失值的计数。 ? 为了识别缺失值,下面的SAS示例使用PROC格式来填充缺失和非缺失值。...正如你可以从上面的单元格中的示例看到的,.fillna()函数应用于所有的DataFrame单元格。我们可能不希望将df["col2"]中的缺失值值替换为零,因为它们是字符串。...下面的单元格将上面创建的DataFrame df2与使用“前向”填充方法创建的数据框架df9进行对比。 ? ? 类似地,.fillna(bfill)是一种“后向”填充方法。...NaN被上面的“上”列替换为相邻单元格。下面的单元格将上面创建的DataFrame df2与使用“后向”填充方法创建的数据框架df10进行对比。 ? ?...下面我们对比使用‘前向’填充方法创建的DataFrame df9,和使用‘后向’填充方法创建的DataFrame df10。 ? ?

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    python爬取股票最新数据并用excel绘制树状图

    >',labelHtml) # 转化为dataframe类型 dfLabel = pd.DataFrame(label,columns=['id','板块']) # 根据板块id和翻页获取页面数据(json...拿GDP来说,除了值之外我们一般也会去看其增长率,那么是否可以让色块颜色和增长率有关联呢? 下面我们试着探究一下,如果成功的话,那么金融界的大盘云图似乎也可以用excel树状图来进行绘制了不是!...思路: 我们希望色块颜色能代表增长率,比如红色是上涨,绿色是下降且颜色越深代表绝对值越大 再对每个色块进行对应的颜色填充即可 由于 树状图顶多支持多级,色块颜色也只能手动单一填充,怎么办呢?...色阶 为了更好的展示区分正负增长率,我们在设置完色阶后再进行管理规则: 我们将中间值设为数字0,这样负增长率就是绿色,正增长率就是红色; 我们将最大值设置为百分点值80,也就是增长率前80%的值都是最红的...MyColor = ActiveSheet.Range("E" & i + 1).Interior.Color '将单元格颜色赋值给对应数据点填充色 Selection.Format.Fill.ForeColor.RGB

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