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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....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...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

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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。...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。...合并结果：最后，将生成的多个填充数据集进行合并，通常采用简单的方法（如取均值）来汇总结果，得到一个最终的填充数据集。 优点： 考虑了变量之间的相关性，能够更准确地估计缺失值。

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    xarray | 索引及数据选择

    类似pandas对象，xarray也对象支持沿着每个维度基于整数和标签的查找。 但是xarray对象还具有命名维度，因此您可以选择使用维度名称代替维度的整数索引。...(np.logical_and(arr.x > 0, arr.y < 3)) xarray.DataArray (x: 4, y: 4)> array([[ nan, nan, nan, nan...原始数据是新对象的子集，而原数据中没有的数据用 Nan填充。 xarray 在执行合并多对象操作时会自动对齐。手动对齐能够提高效率。...10], [40, 50]]) Dimensions without coordinates: x, y 用 baz 对 foo 进行重索引时，按照 baz 索引沿着每一个维度选择前两个值：...>> foo.reindex_like(baz) 使用 foo 对 baz 进行重索引时，会按照 foo 索引扩大 baz (用 NaN填充) ： >> baz.reindex_like(foo)

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    利用 pandas 和 xarray 整理气象站点数据

    利用 pandas 和 xarray 整理气象站点数据 平时用 xarray 库在处理 nc 格式的数据非常方便，但偶尔还是要用到一些站点数据来辅助分析，而站点数据一般都是用文本文件存储的，比如下图这种格式...用Python处理这种文本列表就需要用上 pandas 库了， xarray 库就是基于 pandas 的，虽然天天在用 xarray ，但是这还是第一次正儿八经用 pandas 处理数据，就当做一次学习的过程啦...一、 目标和步骤 将上图示例的文件处理为（站点，时间）坐标的 nc 格式数据，方便以后直接读取，主要有以下几个步骤： 将文本文件读取为 DataFrame 并将无效值替换为 Nan 将时间信息处理为...Nan parse_dates=False 防止将某些字符解析为日期 StaDir = '....，变量填充为 Nan ds_merge = xr.Dataset( data_vars={}, coords={'station': (['station'], np.empty(shape

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    python中赋值以及平均值计算的两个小坑

    可以看到，改变采用 “=” 方法赋值的b数组中的数值，会完全地影响到初始数组a中的值。即对b进行的操作会完全地同步到初始数组a上。...同样给大家看看下面几个例子，一起来具体地感受一下。 首先我们来创建个dataset，其中有一个nan值(缺省值)。...np.nanmean(ds['temp']) 当我们使用xarray.mean()方法并同时输入两个维度“lat”“lon”计算时，可以看到是正确的结果。...ds['temp'].mean(dim=['lat','lon']) 当我们使用xarray.mean()方法并先对维度“lon”计算平均，再对维度“lat”计算平均时，可以看到结果偏离了正确的均值。...即由于存在nan值，所以计算时候分母发生了变化，导致分步计算的结果与正确计算结果之间出现偏差。如果没有nan值的话，这几种计算方法得到的结果就会一致。

    1.8K31

    利用 pandas 和 xarray 整理气象站点数据

    作者：石异 (南京大学大气科学学院，硕士生) 利用 pandas 和 xarray 整理气象站点数据 平时用 xarray 库在处理 nc 格式的数据非常方便，但偶尔还是要用到一些站点数据来辅助分析，而站点数据一般都是用文本文件存储的...用Python处理这种文本列表就需要用上 pandas 库了， xarray 库就是基于 pandas 的，虽然天天在用 xarray ，但是这还是第一次正儿八经用 pandas 处理数据，就当做一次学习的过程啦...一、 目标和步骤 将上图示例的文件处理为（站点，时间）坐标的 nc 格式数据，方便以后直接读取，主要有以下几个步骤： 将文本文件读取为 DataFrame 并将无效值替换为 Nan 将时间信息处理为...Nan parse_dates=False 防止将某些字符解析为日期 StaDir = '....，变量填充为 Nan ds_merge = xr.Dataset( data_vars={}, coords={'station': (['station'], np.empty(shape

    5.4K13

    雷达系列：两种方法将气象雷达数据转为易处理的格式

    可以看到该行的最右角，会出现个三角形，点击查看即可 前言 项目目标 读者来信：我想获得一个雷达基数据的里每个有效数据点的反射率强度，经纬度，海拔高度，这样一个三维的反射率强度数据，我想找到反射率强度达到某个值的这个或者这一组点从中心最强到临近区域最弱区域的三维距离和梯度变化.../cinrad/io/level2.py:780: RuntimeWarning: Empty data warnings.warn("Empty data", RuntimeWarning) 插值为三维数据...那不是随意拿捏 剩余的计算就自行解决吧 小结 为了实现上述目标，项目采用了两种不同的方法来转换原始雷达数据，使其更便于后续的数据处理与分析： 表格数据转换：首先将雷达基数据转化为表格形式，这样可以方便地使用传统的数据分析工具进行处理...三维xarray数据转换：此外，还利用了xarray库将雷达数据组织成三维数据集。xarray是一个Python库，它提供了带有标签的多维数组，非常适合于气象和地理空间数据的存储和操作。...这两种方法各有优势，表格数据更适合直观查看和基础统计分析，而xarray则更适合复杂的多维数据分析和科学计算。通过结合使用这两种方式，可以全面深入地了解雷达数据中的信息

    23811

    wrf-python 详解之如何使用

    因为 xarray 会将缺失值填充为 NaN，当用于编译扩展时会出错。还有就是一些程序可能可以用于 numpy.ma.MaskedArray，但含有 NaN 的numpy数组可能并不能工作。...wrf.to_np 函数按照以下流程执行： 如果没有缺省值或填充值，那么将直接调用 xarray.DataArray.values 属性返回值 如果有缺省值或填充值，那么会用 xarray.DataArray.attrs...属性 _FillValue 值替代 NaN 并返回 numpy.ma.MaskedArry # 获取3D对流有效位能(包含缺省值) cape_3d = getvar(ncfile, "cape_3d"...当有多个文件并且每个文件具有多个时间时，如果最后一个文件的时间数少于之前文件的时间数，那么剩余的数组将用缺省值填充。...对这三种绘图系统，当使用 xarray 时通过变量可直接确定地图对象，如果没有使用 xarray，可从 WRF 输出文件获取。 还包括直接从 xarray 切片中获取地理边界的函数。

    20.8K1012

    关于WRF插值站点的二三事

    前言 很多时候我们需要拿模拟数据和站点图作对比，那就需要把模拟数据插值到站点 今天来尝试两种WRF数据插值到站点的方法并使用meteva进行简单绘图 方法一：xesmf库重插值后使用meteva进行双线性插值到站点...方法二：proj+scipy重插值后使用meteva进行最临近插值到站点 import meteva.base as meb import matplotlib.pyplot as plt #由于meteva...or level 格式错误，请更改相应数据格式或直接指定title 以上可视化仅仅是展示插值后成果，需要进一步可视化可以使用matplotlib或者参考两种micaps站点数据的简单绘制方法 就使用而言...，xesmf无疑是更简单的，并且插值后直接是xarray数组省去一步。...因为使用的插值方法不同就不作比较了，xesmf和griddata都有几种插值方法，感兴趣的读者可自行探索。 实际上在meteva的插值就使用了两种：最临近插值与双线性插值。效果好坏还需大家自行试验。

    16710

    从xarray走向netCDF处理(四)：合并与计算

    以下文章来源于MeteoAI ，作者学前班大队长 前面有关xarray已经讲了3期了，介绍了数据索引，数据结构还有插值和掩膜。...维度拼接 使用 concat() 方法可以实现维度的拼接。 下面是演示数据，来源于2018年和2019年前三个月的ERA-Interim月平均数据。...t2m (time, latitude, longitude) float32 nan nan ... 225.19632 数据计算 最基本的计算就是进行加减乘除，任意一个DataArray...除此以外，xarray还可以帮你快速地求出平均值，方差，最小值，最大值等。你可以指定具体对那个维度进行计算，如果不指定维度默认会对所有维度进行计算。...比如要对经、纬两个维度进行平均，最后的结果只有时间维的12个值。

    1.6K131

    从xarray走向netCDF处理(四)：合并与计算

    前面有关xarray已经讲了3期了，介绍了数据索引，数据结构还有插值和掩膜。今天这是最后一期介绍用xarray处理nc数据了，打算聊一下如何做数据合并与计算。...维度拼接 使用 concat() 方法可以实现维度的拼接。 下面是演示数据，来源于2018年和2019年前三个月的ERA-Interim月平均数据。...10 t2m (time, latitude, longitude) float32 nan nan ... 225.19632 数据计算 最基本的计算就是进行加减乘除，任意一个DataArray...除此以外，xarray还可以帮你快速地求出平均值，方差，最小值，最大值等。你可以指定具体对那个维度进行计算，如果不指定维度默认会对所有维度进行计算。...比如要对经、纬两个维度进行平均，最后的结果只有时间维的12个值。

    12K812

    代码实战 | 如何使用地形数据去除ERA5低层虚假数据

    为了更精确地反映真实情况，并排除地形影响导致的数据偏差，我们决定绘制经过地形过滤后的850 hPa温度分布图。这不仅有助于提高数据分析的准确性，还能为气象预报提供更加可靠的支持。...方法概述 为了更好地组织代码并提高可读性，我们将整个流程拆分为多个模块。每个模块负责一个具体的功能或步骤，最后提供完整的代码清单。...= dem_elevation.interp_like(era5_data) return dem_interpolated 这里使用了xarray的内部函数interp_like，这方便我们将较细的地形数据插值到...as xr def plot_temperature_with_nan(t_masked, cmap='coolwarm'): """绘制850 hPa温度分布图并在NaN值位置打点"""...[nan_mask] if len(lon_nan) > 0and len(lat_nan) > 0: # 使用matplotlib直接在轴上打点显示NaN值的位置

    8410

    雷达系列：如何使用python进行多部雷达数据反演风

    我们使用平滑来降低中气旋区域的上升气流的幅度。噪声的降低还有助于解更快地收敛，因为成本函数更平滑，因此更难找到噪声中的局部最小值。...• output_cost_functions (bool): 设为 True 在每 10 次迭代后输出每个代价函数的值。 • roi (float): 点观测的影响半径。...• wind_tol (float): 最大风速变化小于此值时停止迭代。 • tolerance (float): L2 范数的梯度容忍度，在此之前停止。...Time = 855.1 得到的结果依然是pyart的grid格式，让我看看里边有啥变量 ds = new_grids[0].to_xarray() ds xarray.Dataset> Size:...ds.u xarray.DataArray 'u' (time: 1, z: 21, y: 356, x: 151)> Size: 9MB 我们得到了一个3d的风场 绘制反演结果 使用matplotlib

    75610

    代码实战 | 基于 global-land-mask 的陆地掩膜气象可视化

    它利用 GLOBE 数据集，以 1 公里分辨率对地球进行采样，并提取“无效”值来构建陆地掩码。该模块提供了快速、高效的globe.is_land()函数，可以帮助你轻松判断点的位置。...项目目标 提供一个快速判断经纬度点是否在陆地上的方法。 构建一个紧凑、易于使用的全球陆地掩码数据包。 替换 Basemap 库中较慢的is_land()函数。 安装依赖 !.../ERA5_Lekima4742/ERA5_Lekima.nc") ds xarray.Dataset> Dimensions: (longitude: 401, latitude: 321,...as xr lat = ds.latitude lon = ds.longitude lon_grid, lat_grid = np.meshgrid(lon,lat) # 使用 global-land-mask...应用掩码 u = ds.u[0,0] # 将海洋上的 u 数据设置为 NaN u_masked =u.where(is_land, np.nan) # 打开样例数据 u_masked.plot() <

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    xarray | 序列化及输入输出

    所有的值都会转换为列表，因此字典可以很大。 netCDF 推荐使用 netCDF 存储 xarray 数据结构。netCDF是源于地理科学的自描述二进制数据格式。...除非执行一系列计算操作，否则 netCDF 文件中的值是不会加载到内存中的。更为重要的一点是：当你改变数据集的值时，如果只是改变了内存中 xarray，那么源文件是不会被改变的。..._FillValue：当保存 xarray 对象到文件时，xarray 变量中的 Nan 会映射为此属性包含的值。这在转换具有缺省值的浮点数为整数时就显得非常重要了。...因为 Nan 对于整数来说不是有效值。默认情况下，对于包含浮点值的变量在存储时 _FillValue 为 Nan。...默认情况下，xarray 使用 'proleptic_gregorian' 作为日历，两个值之间的最小时间差作为单位。第一个时间值作为标准时间。

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