首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

pandas缺失处理

在真实数据,往往会存在缺失数据。...pandas在设计之初,就考虑了这种缺失情况,默认情况下,大部分计算函数都会自动忽略数据集中缺失,同时对于缺失也提供了一些简单填充和删除函数,常见几种缺失操作技巧如下 1....默认缺失 当需要人为指定一个缺失时,默认用None和np.nan来表示,用法如下 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd # None被自动识别为...缺失删除 通过dropna方法来快速删除NaN,用法如下 >>> a.dropna() 0 1.0 1 2.0 dtype: float64 # dropna操作数据时,可以设置axis参数...大部分运算函数在处理时,都会自动忽略缺失,这种设计大大提高了我们编码效率。

2.5K10
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

Pandas数据分类

公众号:尤而小屋 作者:Peter 编辑:Pete 大家好,我是Peter~ 本文中介绍是Categorical类型,主要实现数据分类问题,用于承载基于整数类别展示或编码数据,帮助使用者获得更好性能和内存使用...--MORE--> 背景:统计重复 在一个Series数据中经常会出现重复,我们需要提取这些不同并且分别计算它们频数: import numpy as np import pandas as...Categories对象 有4种取值情况 看到整个数据最大和最小分别在头尾部 # 在上面的4分位数中使用四分位数名称:Q1\Q2\Q3\Q4 bins\_2 = pd.qcut(data1,4...,也就是one-hot编码(独热码);产生DataFrame不同类别都是它一列,看下面的例子: data4 = pd.Series(["col1","col2","col3","col4"] \...,不改变分类数量 reorder_categories:类进行排序 set_categories:用指定一组类替换原来类,可以添加或者删除

8.6K20

Pandas替换简单方法

使用内置 Pandas 方法进行高级数据处理和字符串操作 Pandas 库被广泛用作数据处理和分析工具,用于从数据清理和提取特征。 在处理数据时,编辑或删除某些数据作为预处理步骤一部分。...这可能涉及从现有列创建列,或修改现有列以使它们适合更易于使用。为此,Pandas 提供了多种方法,您可以使用这些方法来处理 DataFrame 中所有数据类型列。...在这篇文章,让我们具体看看在 DataFrame 替换和子字符串。当您想替换列每个或只想编辑一部分时,这会派上用场。 如果您想继续,请在此处下载数据集并加载下面的代码。...import pandas as pd df = pd.read_csv('WordsByCharacter.csv') 使用“替换”来编辑 Pandas DataFrame 系列(列)字符串...Pandas replace 方法允许您在 DataFrame 指定系列搜索,以查找随后可以更改或子字符串

5.4K30

Pandas数据转换

import pandas as pd import numpy as np 一、⭐️apply函数应用 apply是一个自由度很高函数 对于Series,它可以迭代每一列操作: df = pd.read_csv...axis参数=0时,永远表示是处理方向而不是聚合方向,当axis='index'或=0时,对列迭代对行聚合,行即为跨列,axis=1同理 二、⭐️矢量化字符串 为什么要用str属性 文本数据也就是我们常说字符串...Series每个字符串 slice_replace() 用传递替换每个字符串切片 count() 计数模式发生 startswith() 相当于每个元素str.startswith(pat...大家如果感觉可以的话,可以去做一些小练习~~ 【练习一】 现有一份关于字符串数据集,请解决以下问题: (a)现对字符串编码存储人员信息(在编号后添加ID列),使用如下格式:“×××(名字):×国人...(c)将(b)ID列结果拆分为原列表相应5列,并使用equals检验是否一致。

5110

pandas字符串处理函数

pandas,通过DataFrame来存储文件内容,其中最常见数据类型就是字符串了。针对字符串pandas提供了一系列函数,来提高操作效率。...这些函数可以方便操作字符串类型Series对象,对数据某一列进行操作,这种向量化操作提高了处理效率。pandas字符串处理函数以str开头,常用有以下几种 1....1) 0 [A, 1_1] 1 [B, 2_1] 2 [C, 3_1] 3 [D, 4_1] Name: 0, dtype: object # expand 参数默认为False, True表示返回数据...Name: 0, dtype: object # 当拼接对象为一个数据时,将数据所有列都进行拼接 >>> df[1] = df[0].str.cat(['1','2', '3', '4'])...# 返回为一个行为多重索引数据 # match表示匹配顺序,从0开始计数 >>> df[0].str.extractall(r'(?

2.8K30

【Python】基于某些列删除数据重复

默认False,即把原数据copy一份,在copy数据上删除重复,并返回数据(原数据不改变)。为True时直接在原数据视图上删重,没有返回。...从结果知,参数为默认时,是在原数据copy上删除数据,保留重复数据第一条并返回数据。 感兴趣可以打印name数据,删重操作不影响name。...从结果知,参数keep=False,是把原数据copy一份,在copy数据删除全部重复数据,并返回数据,不影响原始数据name。...原始数据只有第二行和最后一行存在重复,默认保留第一条,故删除最后一条得到数据。 想要根据更多列数去重,可以在subset添加列。...但是对于两列中元素顺序相反数据去重,drop_duplicates函数无能为力。 如需处理这种类型数据去重问题,参见本公众号文章【Python】基于多列组合删除数据重复。 -end-

18.1K31

【Python】基于多列组合删除数据重复

最近公司在做关联图谱项目,想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据重复,两列中元素顺序可能是相反。...本文介绍一句语句解决多列组合删除数据重复问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3列数据,希望根据列name1和name2组合(在两行顺序不一样)消除重复项。...二、基于两列删除数据重复 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径库 import pandas as pd #导入数据处理库...import numpy as np #导入数据处理库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据重复') #把路径改为数据存放路径 df =...从上图可以看出用set替换frozense会报不可哈希错误。 三、把代码推广到多列 解决多列组合删除数据重复问题,只要把代码取两列代码变成多列即可。

14.6K30

入门——Python字符串

简介我们在 Python 中广泛使用字符串,在设计代码以消息或引号形式,因为它使用户更容易理解情况。python字符串用单引号或双引号括起来。图片'hello' 与 "hello" 相同。...可以使用 print() 执行,例如 print(“hello world”)。...将字符串分配给变量是通过变量名后跟一个等号和要分配字符串连接我们也可以为一个变量分配多个,并在连接帮助下添加它们访问字符串检查某个短语或字符是否不存在于, 那么我们可以使用关键字(not...例如,a=”string value in Python”print('java' not in a)索引我们可以使用索引来访问单个字符。索引从0开始。...在Python,我们也可以做负索引,如 -1、-2 等。图片

1.6K40

Qt各种消息使用

在程序运行时,经常需要提示用户一些信息,比如警告啊,提示啊,建议啊之类东西。这些东西基本上是通过消息与用户进行交互,Qt主要是用QMessageBox类来加以实现。...消息一般分为七种: Question询问消息:为正常操作提供一个简单询问 Information信息消息:为正常操作提供一个提示 Warning提示消息:提醒用户发生了一个错误 Critical...警告消息:警告用户发生了一个严重错误 About关于消息:自定义关于信息 AboutQt关于Qt消息:Qt自身关于信息 Custom自定义消息:自己定制消息 具体用法见源码以及分析: Dialog.pro...button /cancel"); } void Dialog::slotQuestion(){ //QMessageBox::**question()**函数,传入句柄,标题,文本,按钮,...返回按键对应,最后也可以加默认按键位置 int msg=QMessageBox::question(this,"Question","This is the label."

1.3K40

使用 Pandas resample填补时间序列数据空白

在现实世界时间序列数据并不总是完全干净。有些时间点可能会因缺失产生数据空白间隙。机器学习模型是不可能处理这些缺失数据,所以在我们要在数据分析和清理过程中进行缺失填充。...本文介绍了如何使用pandas重采样函数来识别和填补这些空白。 原始数据 出于演示目的,我模拟了一些每天时间序列数据(总共10天范围),并且设置了一些空白间隙。...初始数据如下: 重采样函数 在pandas中一个强大时间序列函数是resample函数。这允许我们指定重新采样时间序列规则。...例如,我们数据缺少第2到第4个变量,将用第1个变量(1.0)来填充。...在上述操作之后,你可能会猜到它作用——使用后面的来填充缺失数据点。从我们时间序列第一天到第2到第4天,你会看到它现在是2.0(从10月5日开始)。

4.2K20

用过Excel,就会获取pandas数据框架、行和列

在Excel,我们可以看到行、列和单元格,可以使用“=”号或在公式引用这些。...在Python数据存储在计算机内存(即,用户不能直接看到),幸运pandas库提供了获取值、行和列简单方法。 先准备一个数据框架,这样我们就有一些要处理东西了。...df.columns 提供列(标题)名称列表。 df.shape 显示数据框架维度,在本例为4行5列。 图3 使用pandas获取列 有几种方法可以在pandas获取列。...因为我们用引号将字符串(列名)括起来,所以这里也允许使用带空格名称。 图5 获取多列 方括号表示法使获得多列变得容易。语法类似,但我们将字符串列表传递到方括号。...要获取前三行,可以执行以下操作: 图8 使用pandas获取单元格 要获取单个单元格,我们需要使用行和列交集。

18.9K60

pandasix使用详细讲解

(这句话有些绕口,没关系,关于ix特点,后面会详细讲解) 1 使用ix切分Series 请注意:在pandas版本0.20.0及其以后版本,ix已经不被推荐使用,建议采用iloc和loc实现ix。...这是由于ix复杂特点可能使ix使用起来有些棘手: 如果索引是整数类型,则ix将仅使用基于标签索引,而不会回退到基于位置索引。如果标签不在索引,则会引发错误。...如果索引不仅包含整数,则给定一个整数,ix将立即使用基于位置索引而不是基于标签索引。但是,如果ix被赋予另一种类型(例如字符串),则它可以使用基于标签索引。 接下来举例说明这2个特点。...df.ix[:'c', :4] x y z 8 a NaN NaN NaN NaN b NaN NaN NaN NaN c NaN NaN NaN NaN 在pandas后来版本,我们可以使用iloc...到此这篇关于pandasix使用详细讲解文章就介绍到这了,更多相关pandas ix内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

1.7K10

Pandas如何查找某列中最大

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取问题,问题如下:譬如我要查找某列中最大,如何做? 二、实现过程 这里他自己给了一个办法,而且顺便增加了难度。...print(df[df.点击 == df['点击'].max()]),方法确实是可以行得通,也能顺利地解决自己问题。...顺利地解决了粉丝问题。 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出问题,感谢【瑜亮老师】给出思路,感谢【莫生气】、【添砖java】、【冯诚】等人参与学习交流。

22110

MFC下拉ComboBox使用

4、在控件查找给定Item 这种操作一般用于在程序动态修改控件该项,可以用函数FindStringExact() 精确匹配,如: int nIndex = m_cbExample.FindStringExact...BOOL LimitText( int nMaxChars )设置输入可输入最大字符数。 输入剪贴板功能Copy,Clear,Cut,Paste动可以使用。...在输入失去/得到输入焦点时产生 ON_CBN_SELCHANGE 列表中选择行发生改变 ON_CBN_EDITUPDATE 输入内容被更新 使用以上几种消息映射方法为定义原型如:afx_msg...在MFC 4.2对组合进行了增强,你可以在组合使用ImageList,有一个类CComboBoxEx(由CComboBox派生)来实现这一功能。...在CComboBoxEx类添加了一些成员函数来实现功能:首先你需要调用CImageList* SetImageList( CImageList* pImageList );来设置ImageList

6.9K40
领券