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...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值填充 df1.fillna({ 0:...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...3 5.0 5.0 6.0 6.0 NaN 4 7.0 5.0 7.0 4.0 1.0 还有一些pandas的基础运算请参考这篇文章->pandas | DataFrame基础运算以及空值填充
本文中主要是利用sklearn中自带的波士顿房价数据，通过不同的缺失值填充方式，包含均值填充、0值填充、随机森林的填充，来比较各种填充方法的效果 ?...有些时候会直接将含有缺失值的样本删除drop 但是有的时候，利用0值、中值、其他常用值或者随机森林填充缺失值效果更好 sklearn中使用sklearn.impute.SimpleImputer类填充缺失值...(df) # 找出训练集和测试集 ytrain = fillc[fillc.notnull()] # 被选中填充的特征矩阵T中的非空值 ytest = fillc[fillc.isnull...()] # 被选中填充的特征矩阵T中的空值 Xtrain = df_0[ytrain.index, :] # 新特征矩阵上，被选出来要填充的特征的非空值对应的记录 Xtest = df..._0[ytest.index, :] # 空值对应的记录 # 随机森林填充缺失值 rfc = RandomForestRegressor(n_estimators=100)
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。...value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs) 参数： value：用于填充的空值的值...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）。...如果method未被指定， 在该axis下，最多填充前 limit 个空值（不论空值连续区间是否间断） downcast：dict, default is None，字典中的项为，为类型向下转换规则。
本期的文章源于工作中，需要固定label的位置，便于在spark模型中添加或删除特征，而不影响模型的框架或代码。...spark的jupyter下使用sql 这是我的工作环境的下情况，对你读者的情况，需要具体分析。...sql = ''' select * from tables_names -- hdfs下的表名 where 条件判断 ''' Data = DB.impala_query(sql...) -- 是DataFrame格式 **注意：**DB是自己写的脚本文件 改变列的位置 前面生成了DataFrame mid = df['Mid'] df.drop(labels=['Mid'], axis...=1,inplace = True) df.insert(0, 'Mid', mid) # 插在第一列后面,即为第二列 df 缺失值填充 df.fillna（0） 未完待补充完善。
非空值函数LastnonBlank第2参数使用方法 LastnonBlank(,) 参数 描述 column 列名或者具有单列的表，单列表的逻辑判断 expression...如果我们第二参数只写一个常数，则等同于返回列表的最大值，主要差异表现在汇总合计上。 有2张表，一张是余额表，另外一张是日历表，并做关系链接。 ? ? 我们来看下3种写法，返回的不同结果。...解释：带常数的LastnonBlank度量值，不会显示汇总，因为只返回日期列里的最大值。因为LastnonBlank是根据ACISS大小来返回最后一个，也就是返回ACISS的最大值。...第1个度量，既然知道第2参数是常数，也就是返回最大值，日历筛选的时候，因为汇总的时候是没有指定值的，所以返回为空白。 第2个度量，是在日历表上进行筛选后进行返回最后日期，所以返回的也不带有汇总。...第3个度量因为返回的是相关表，也就是原表的日期，所以返回的时候也就有了汇总一栏。 如果觉得有帮助，那麻烦您进行转发，让更多的人能够提高自身的工作效率。
除了以上这种”弱提示”的方式，还有一种方式是，返回值是有可能为空的。那要怎么办呢？...，我们认识可读性非常差，每个字段的判断，如果是空就设置为空字符串(“”) 换一种思维方式进行思考，我们是拿到Person这个类的数据，然后进行赋值操作(setXXX),其实是不关系Person的具体实现是谁的...使用Optional可以进行优化 空对象模式，它的弊端在于需要创建一个特例对象，但是如果特例的情况比较多，我们是不是需要创建多个特例对象呢，虽然我们也使用了面向对象的多态特性，但是，业务的复杂性如果真的让我们创建多个特例对象...(我想说，其实你的实体中的字段应该都是由业务含义的，会认真的思考过它存在的价值的，不能因为Optional的存在而滥用) 我们应该更关注于业务，而不只是空值的判断。...小结 可以这样总结Optional的使用： 当使用值为空的情况，并非源于错误时，可以使用Optional!Optional不要用于集合操作!
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。...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
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。...对于小数据集 如果某列缺失值40%，则可以将该列直接删除。 而对于缺失值在>3%和<40%的数据，则需要进行填充处理。...，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...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。
下班路上看见网上有人问一个问题： oracle 10g以后count(*)和count(非空列)性能方面有什么区别？...首先，准备测试数据，11g库表bisal的id1列是主键(确保id1列为非空)，id2列包含空值， ?...前三个均为表数据总量，第四个SQL结果是99999，仅包含非空记录数据量，说明若使用count(允许空值的列)，则统计的是非空记录的总数，空值记录不会统计，这可能和业务上的用意不同。...其实这无论id2是否包含空值，使用count(id2)均会使用全表扫描，因此即使语义上使用count(id2)和前三个SQL一致，这种执行计划的效率也是最低的，这张测试表的字段设置和数据量不很夸张，因此不很明显...总结： 11g下，通过实验结论，说明了count()、count(1)和count(主键索引字段)其实都是执行的count()，而且会选择索引的FFS扫描方式，count(包含空值的列)这种方式一方面会使用全表扫描
使用 MySQL 表时，通常需要将多个列值组合成一个字符串以进行报告和分析。Python是一种高级编程语言，提供了多个库，可以连接到MySQL数据库和执行SQL查询。...在本文中，我们将深入探讨使用 Python 和 PyMySQL 库连接 MySQL 表的列值的过程。...提供了有关如何连接到MySQL数据库，执行SQL查询，连接列值以及最终使用Python打印结果的分步指南。...此技术对于需要使用 MySQL 数据库的数据分析师和开发人员等个人特别有用，他们需要将多个列的值合并到一个字符串中。...结论 总之，我们已经学会了如何使用Python连接MySQL表的列值，这对于任何使用关系数据库的人来说都是一项宝贵的技能。
如图，我有两列MAC地址表，然后需要把F列的值取值到D列，可以使用公式：=VLOOKUP(A1,$E$1:$F$44,2,0)进行处理数据。...A1代表以哪一列为基础取值参考，$E$1:$F$44代表查找对比范围。
标签：Excel公式，INDEX函数，MATCH函数 有时候，工作表行中的数据可能并不在第1个单元格，而我们可能会要获得行中第一个非空单元格中的数据，如下图1所示。...图1 可以使用INDEX函数/MATCH函数的组合来解决这个问题，如果找不到的话，再加上IFERROR函数来进行错误处理。...在单元格H4中输入公式： =IFERROR(INDEX(C4:G4,0,MATCH("*",C4:G4,0)),"空") 然后向下拖拉复制公式至数据单元格末尾。...公式中，使用通配符“*”来匹配第一个找到的文本，第二个参数C4:G4指定查找的单元格区域，第三个参数零（0）表示精确匹配。 最后，IFERROR函数在找不到单元格时，指定返回的值。...这里没有使用很复杂的公式，也没有使用数组公式，只是使用了常用的INDEX函数和MATCH函数组合来解决。公式很简单，只是要想到使用通配符（“*”）来匹配文本。
预计阅读时间：3分钟 今日锦囊 怎么定义一个方法去填充分类变量的空值？ 之前我们说过如何删除掉缺失的行，但是如何我们需要的是填充呢？比如说用众数来填充缺失，或者用某个特定值来填充缺失值？...这个也是我们需要掌握的特征工程的方法之一，对于用特定值填充缺失，其实比较简单了，我们可以直接用fillna() 方法就可以，下面我来讲一个通用的办法，除了用特定值填充，我们还可以自定义，比如说用”众数“...这里我们用到了TransformerMixin方法，然后自定义一个填充器来进行缺失值的填充。...这里我们造一个数据集来测试我们的代码： # 本次案例使用的数据集 import pandas as pd X = pd.DataFrame({'city':['tokyo',None,'london',...可以看出，这个数据集有三个分类变量，分别是boolean、city和ordinal_column，而这里面有两个字段存在空值。
预计阅读时间：3分钟 今日锦囊 怎么定义一个方法去填充数值变量的空值？ 这个锦囊和上一个差不多了，不过这个换一个方法 Imputer 。...同样的，我们还是造一个数据集： # 本次案例使用的数据集 import pandas as pd X = pd.DataFrame({'city':['tokyo',None,'london','seattle...可以看出，这个数据集有一个数值变量quantitative_columns，存在一行缺失值，我们直接调用sklearn的preprocessing方法里的Imputer。...# 填充数值变量（基于Imputer的自定义填充器，用众数填充） from sklearn.preprocessing import Imputer class CustomQuantitativeImputer...impute.fit_transform(X[[col]]) return X def fit(self, *_): return self # 调用自定义的填充器
MySQL是否为TIMESTAMP列的默认值和NULL值的处理启用某些非标准的行为， https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/server-system-variables.html...列会自动使用NOT NULL属性声明。...给这样的列分配一个NULL的值是允许的，并将该列设置为current timestamp。...对于插入的行，如果没有为该列指定明确的值，那么该列将被分配为'0000-00-00 00:00:00'，并且不会发生警告。...列会自动使用NOT NULL属性声明，按照上述规则(2)，表中的第一个TIMESTAMP列，如果没有明确地用NULL属性，DEFAULT属性或ON UPDATE属性声明，将自动用DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
add column会修改旧的默认值 add column和modify column在default的语义上处理不一样。...对于add column，会将历史为null的值刷成default指定的值。 而对于modify column，只会对新数据产生影响，历史数据仍然会保持为null。...即使指定了default的值，如果insert的时候强制指定字段的值为null，入库还是会为null 3....如果仅仅是修改某一个字段的默认值，可以使用 alter table A alter column c set default 'c'; 用这种方式来替换modify，会省去重建表的操作，只修改frm文件...结论：mysql 的默认值只有在insert语句中没有这个字段时才会生效，如果insert中有插入该字段而该字段取值又为null，null值将被插入到表中，默认值此时失效。
位置索引 使用iloc方法，根据索引的位置来查找数据的。...标签索引 如何DataFrame的行列都是有标签的，那么使用loc方法就非常合适了。...使用API pd.DataFrame.query方法在数据量大的时候，效率比常规的方法更高效。...数据提取不止前面提到的情况，第一个答案就给出了以下几种常见情况：1、筛选出列值等于标量的行，用== df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、筛选出列值属于某个范围内的行...df.loc[(df['column_name'] >= A) & (df['column_name'] <= B)] 4、筛选出列值不等于某个/些值的行 df.loc[df['column_name
MySQL 是否为 TIMESTAMP 列的默认值和 NULL 值的处理启用某些非标准的行为： https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/server-system-variables.html...TIMESTAMP 列会自动使用 NOT NULL 属性声明。...给这样的列分配一个 NULL 的值是允许的，并将该列设置为 current timestamp 。...对于插入的行，如果没有为该列指定明确的值，那么该列将被分配为 '0000-00-00 00:00:00' ，并且不会发生警告。...TIMESTAMP 列会自动使用 NOT NULL 属性声明，按照上述规则(2)，表中的第一个 TIMESTAMP 列，如果没有明确地用 NULL 属性，DEFAULT 属性或 ON UPDATE 属性声明
处理方法通常如下： 删除有缺省值的数据 使用数据中该特征的均值填充缺失值 使用数据中该特征的中位数填充缺失值 使用数据中该特征的众数填充缺失值 使用机器学习模型对缺失值进行填充 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...在数据集比较大时，最后一种方式是综合表现比较好的。今天我们就来讲讲使用随机森林来进行缺失值的填补。 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。...alex female 32 1 kerry female 0 king 20 1 nyx male 20 1 petty female 0 在使用scikit-learn创建随机森林时，不允许我们训练数据的特征值为字符串...到此，我们的数据就处理完了。下面我们可以使用随机森林来填补缺失值。 四、使用随机森林填补缺失值 4.1、实现思路 填补缺失值的过程就是不断建立模型预测的过程。...但是上面的方法有个问题，就是我们选取的是weight不为空的数据，但是这些数据的其它特征可能为空。这个时候我们就可以考虑用其它简单方法先对其余缺失值进行填充，然后训练模型填充weight的缺失值。
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