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pandas中使用fillna函数填充NaN「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....backfill/bfill:用下一个非缺失填充该缺失 None:指定一个去替换缺失(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...2 NaN NaN NaN 3 8.0 8.0 NaN 2.1 常数填充 2.1.1 用常数填充 #1.用常数填充 print (df1.fillna(100)) print ("-----...NaN 2.0 2 NaN NaN NaN 3 8.0 8.0 NaN 2.1.2 用字典填充 第key列的NaN用key对应的value填充 df1.fillna({ 0:...limit参数 用下一个非缺失填充该缺失且每列只填充2个 df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,(5,5))) df2.iloc[1:4,3] = None

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使用scikit-learn填充缺失

对缺失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来进行填充,比如特征A中包含了缺失,此时可以将该缺失填充为一个固定的常数,也可以利用所有特征A的非缺失,来统计出均值,中位数等,填充对应的缺失,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,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中缺失对应的预测,通过控制迭代次数...,将最后一次迭代的预测作为填充值。...KNN填充 K近邻填充,首先根据欧几里得距离计算与缺失样本距离最近的K个样本,计算的时候只考虑非缺失对应的维度,然后用这K个样本对应维度的均值来填充缺失,代码如下 >>> from sklearn.impute

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使用MICE进行缺失填充处理

它通过将待填充的数据集中的每个缺失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,通过从生成的多个填充数据集中随机选择一个来进行填充。...,特征是分类的可以使用众数作为策略来估算 K-最近邻插算法 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,它将缺失填充为估计的,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,形成一个链式的填充过程。...步骤: 初始化:首先,确定要使用填充方法和参数,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,对每个缺失进行填充使用其他已知的变量来预测缺失

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Excel技巧:使用上方单元格的填充空单元格

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”前的单选按钮。...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”命令。 完整的操作过程如下图2所示。 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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fillna函数用法_fill…with

backfill/bfill:用下一个非缺失填充该缺失 None:指定一个去替换缺失(缺省默认这种方式) limit参数:限制填充个数 axis参数:修改填充方向 #导包...用字典填充 #2.用字典填充 df1.fillna({0:10,1:20,2:30}) 运行结果: 二、指定inplace参数 #二、指定inplace参数 print (df1.fillna(0,...] = NaN df2 运行结果: #1.method = 'ffill'/'pad':用前一个非缺失填充该缺失 df2.fillna(method='ffill') 运行结果: 2.method...= ‘bflii’/’backfill’:用下一个非缺失填充该缺失 #2.method = 'bflii'/'backfill':用下一个非缺失填充该缺失 df2.fillna(method...='bfill') 运行结果: 四、指定limit参数 #四、指定limit参数 #用下一个非缺失填充该缺失 #只填充2个 df2.fillna(method='bfill', limit=2

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​《爱上潘大师》系列-你还记得那年的DataFrame吗

key ,行索引自动填充 当然字典里面的数据类型你可以尽情变化,Series、元祖、列表等都是可以的 通过列表创建DataFrame 同样的,这里的列表类型也不止一种: 字典组成的列表 Series...填充)方式,包括:ffill(前向填充值)、bfill(后向填充值) fill_value 在重新索引的过程中,需要引入缺失使用的替代 limit 前向或后向填充时的最大填充量...,则使用 fille_value 的进行填充 还记得前面说的DataFrame 中行、列索引分别是什么吗?...1 xiaosi 14.0 94.5 NaN 2 xiaoqi 17.0 97.0 NaN 3 NaN NaN NaN NaN 对行、列都进行重新索引...,索引不存在的会用空填充 索引很重要,是Pandas 数据模型的重要部分,但是我们了解上面的内容就够了,也没必要去深究它。

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Pandas-DataFrame基础知识点总结

2002 Nevada 2.9 NaN 使用嵌套字典也可以创建DataFrame,此时外层字典的键作为列,内层键则作为索引: pop = {'Nevada':{2001:2.4,2002:2.9...=states) #输出 Texas Utah California 1 1 NaN 2 4 4 NaN 5 5 7 NaN 8 填充数据只能按行填充,此时只能对行进行重新索引...可以使用drop方法丢弃指定轴上的,不会对原DataFrame产生影响 frame = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)),index = ['a','c...NaN NaN NaN 可以使用fill_value方法填充NA数据,不过两个df中都为NA的数据,该方法不会填充: df1.add(df2,fill_value=0) #输出 b c...NaN NaN 3 NaN 6.5 3.0 DataFrame填充缺失可以统一填充,也可以按列填充,或者指定一种填充方式: data.fillna({1:2,2:3}) #输出 0 1

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手把手教你用pandas处理缺失

对于数值型数据,pandas使用浮点NaN(Not a Number来表示缺失)。...处理缺失的相关函数列表如下: dropna:根据每个标签的是否是缺失数据来筛选轴标签,并根据允许丢失的数据量来确定阈值 fillna:用某些填充缺失的数据或使用方法(如“ffill”或“bfill...大多数情况下,主要使用fillna方法来补全缺失。...0.274992 0.228913 1.352917 5 0.886429 -2.001637 -0.371843 6 1.669025 -0.438570 -0.539741 在调用fillna时使用字典...value:标量值或字典型对象用于填充缺失 method:插方法,如果没有其他参数,默认是'ffill' axis:需要填充的轴,默认axis=0 inplace:修改被调用的对象,而不是生成一个备份

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特征工程-使用随机森林填补缺失

处理方法通常如下: 删除有缺省的数据 使用数据中该特征的均值填充缺失 使用数据中该特征的中位数填充缺失 使用数据中该特征的众数填充缺失 使用机器学习模型对缺失进行填充 上面的方法各有优点,我们可以根据自己的需求来选择策略...今天我们就来讲讲使用随机森林来进行缺失的填补。 三、数据预处理 3.1、处理思路 在我们开始填充数据前,我们还需要对原本的数据进行一些简单的处理。...因为dv接收的是字典序列,因此我们需要先使用下面代码: colum = data.map(lambda x: {feature_name: x}) 这样就可以将当前列转换成字典序列类型。...= i], y], axis=1) # 使用众数填充其余列缺失 imp_mf = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='most_frequent...= i], y], axis=1) # 使用众数填充其余列缺失 imp_mf = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='most_frequent

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4个解决特定的任务的Pandas高效代码

从列表中创建字典 我有一份商品清单,我想看看它们的分布情况。更具体地说:希望得到唯一以及它们在列表中出现的次数。 Python字典是以这种格式存储数据的好方法。键将是字典是出现的次数。...如果有一行缺少(即NaN),用B列中同一行的填充它。...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,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,所有缺失的都从第二个DataFrame的相应(即同一行,同列)中填充。...result_df = df1.combine_first(df2) 在合并的过程中,df1 中的非缺失填充了 df2 中对应位置的缺失

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Pandas实现列表分列与字典分列的三个实例

这步使用正则提取出每个日期字符串,[\d.]+表示连续的数字或.用于匹配时间字符串,两个时间之间的连接字符可能是到或至。...然后我使用agg函数直接对Datafream分列: df.agg({"补回原因": lambda x: x, "tmp": pd.Series}) 结果: ?...fillna表示填充缺失,传入""表示将缺失填充为空字符串。 下面重命名一下列名: _.rename(columns=lambda x: f"得分{x+1}") 结果: ?...解析json字符串并字典分列 需求: ? 首先读取数据: df = pd.read_excel("字典分列.xlsx") df.head() 结果: ?...**.apply(pd.Series)则可以将每个字典对象转换成Series,则可以将该字典扩展到多列,并将原始的Series转换为Datafream。

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