如果数据量较大，再配合numpy中的any()和all()函数就行了。 需要特别注意两点： 如果某一列数据全是空值且包含pd.NaT，np.nan和None会自动转换成pd.NaT。...而不管是空字符串还是空格，其数据类型都是字符串，Pandas判断的结果不是空值。 2. 自定义缺失值有很多不同的形式，如上面刚说的空字符串和空格(当然，一般不用这两个，因为看起来不够直观)。...在实际的应用中，一般不会按列删除，例如数据中的一列表示年龄，不能因为年龄有缺失值而删除所有年龄数据。 how: how参数默认为any，只要一行(或列)数据中有空值就会删除该行(或列)。...limit: 表示填充执行的次数。如果是按行填充，则填充一行表示执行一次，按列同理。 在缺失值填充时，填充值是自定义的，对于数值型数据，最常用的两种填充值是用该列的均值和众数。...在进行数据填充时，可能填充之后还有空值，如用ffill 和 pad填充时，数据第一行就是空值。
列下方是有关系列名称和组成值的数据类型的信息。...3270 dtype: int64 请注意，在最后一个示例中，使用索引名称进行切片时，这两个参数是包容性的而不是独占的。...在我们的示例中，这两个系列都具有相同的索引标签，但如果您使用具有不同标签的Series，则会标记缺失值NaN。 这是以我们可以包含列标签的方式构造的，我们将其声明为Series'变量的键。...这将确保您在开始时不会遇到问题。...，而不是像我们的值NaN一样，我们现在已经用0填充了这些空格。
也可以用这两条来看： #1.1查看每一列的数据类型 DataDF.dtypes #1.2有多少行，多少列 DataDF.shape # 2.检查缺失数据 # 如果你要检查每列缺失数据的数量，使用下列代码是最快的方法...可能会存在有标点符号掺杂／大小写不一致／空格重复出现等问题 6）消灭空值：CustomerID、Description、Country和UnitPrice都出现了NaN值，需要去掉 于是下面就开始后续的数据清洗...日期调整前（为求简便这里用已经剔除分秒，剔除的办法后面在格式一致化的空格分割再详细说） #数据类型转换:字符串转换为日期 #errors='coerce' 如果原始数据不符合日期的格式，转换后的值为空值...值 2）在pandas中，将缺失值表示为NA，表示不可用not available。...) # 更精细的thresh参数，它表示留下此行（或列）时，要求有多少［非缺失值］ DataDF.dropna(thresh = 6 ) 2、填充缺失内容：某些缺失值可以进行填充，方法有以下四种：
一、向量化操作的概述 对于文本数据的处理(清洗)，是现实工作中的数据时不可或缺的功能，在这一节中,我们将介绍Pandas的字符串操作。...向量化的操作使我们不必担心数组的长度和维度，只需要关系操作功能，尤为强大的是，除了支持常用的字符串操作方法，还集成了正则表达式的大部分功能，这使得pandas在处理字符串列时，具有非常大的魔力。...除了上面介绍的Pandas字符串的正常操作和正则表达式外，Pandas的str属性还提供了其他的一些方法，这些方法非常的有用，在进行特征提取或者数据清洗时，非常高效，具体如下： 方法 说明 get()...当它超过传递的宽度时，用于将长文本数据分发到新行中或处理制表符空间。...要禁用对齐，请在 others 中的任何系列/索引/数据帧上使用 .values。
Pandas 是 Python 中最广泛使用的数据分析和操作库。它提供了许多功能和方法，可以加快 「数据分析」 和 「预处理」 步骤。...df.isna().sum() 6.使用 loc 和 iloc 添加缺失值 使用 loc 和 iloc 添加缺失值，两者区别如下： loc：选择带标签 iloc：选择索引 我们首先创建 20 个随机索引进行选择...df.iloc[missing_index, -1] = np.nan 7.填充缺失值 fillna 函数用于填充缺失的值。它提供了许多选项。...在计算时间序列或元素顺序数组中更改的百分比时，它很有用。...30.设置数据帧样式 我们可以通过使用返回 Style 对象的 Style 属性来实现此目的，它提供了许多用于格式化和显示数据框的选项。例如，我们可以突出显示最小值或最大值。
因为在字典的结构里，元素的个数是不固定的。 Series 的两个基本属性有两个基本属性：index 和 values。...Series 和 DataFrame 这两个数据结构后，我们就从数据处理的流程角度，来看下他们的使用方法。...删除 DataFrame 中的不必要的列或行： Pandas 提供了一个便捷的方法 drop() 函数来删除我们不想要的列或行。比如我们想把“语文”这列删掉。...，这时想要删除数据间的空格，我们就可以使用 strip 函数： # 删除左右两边空格 df2['Chinese']=df2['Chinese'].map(str.strip) # 删除左边空格 df2[...3 3.0 3.0 NaN 4 将“A”，“B”，“C”和“D”列中的所有NaN元素分别替换为0,1,2和3。
因为在字典的结构里，元素的个数是不固定的。 Series 的两个基本属性有两个基本属性：index 和 values。...Series 和 DataFrame 这两个数据结构后，我们就从数据处理的流程角度，来看下他们的使用方法。...删除 DataFrame 中的不必要的列或行： Pandas 提供了一个便捷的方法 drop() 函数来删除我们不想要的列或行。比如我们想把“语文”这列删掉。...，这时想要删除数据间的空格，我们就可以使用 strip 函数： 1# 删除左右两边空格 2df2['Chinese']=df2['Chinese'].map(str.strip) 3# 删除左边空格 4df2...NaN 5 63 3.0 3.0 NaN 4 将“A”，“B”，“C”和“D”列中的所有NaN元素分别替换为0,1,2和3。
直接删除 理论部分 缺失值最简单的处理方法是删除，所谓删除就是删除属性或者删除样本，删除一般可分为两种情况： 删除属性(特征) 如果某一个特征中存在大量的缺失值(缺失量大于总数据量的40%~50%及以上...代码实现 使用上面数据帧 df11 作为演示数据集，分别实现使用各个统计值填充缺失值。...代码实现 任然使用数据帧 df11 进行演示，实现统一值填充缺失值的应用。...代码实现 仍然使用数据帧 df11 作为演示的数据集，实现前后向值填充。...(离散)型数值，则进行分类学习 (5)将训练学习到评分和泛化能力较好的模型去预测测试集，从而填充好缺失值 代码实现部分 使用 seaborn 模块中内置 IRIS 数据集进行演示，实现使用算法模型进行预测填充
重复值的处理 利用drop_duplicates()函数删除数据表中重复多余的记录, 比如删除重复多余的ID. 1 import pandas as pd 2 df = pd.DataFrame({"ID...缺失值的处理 缺失值是数据中因缺少信息而造成的数据聚类, 分组, 截断等 2.1 缺失值产生的原因 主要原因可以分为两种: 人为原因和机械原因. 1) 人为原因: 由于人的主观失误造成数据的缺失, 比如数据录入人员的疏漏...) 补齐缺失值: 使用计算出来的值去填充缺失值, 例如样本平均值....2) 删除缺失值: 当数据量大时且缺失值占比较小可选用删除缺失值的记录....删除前后空格 使用strip()函数删除前后空格. 1 import pandas as pd 2 df = pd.DataFrame({"ID": ["A1000","A1001","A1002"],
在本文中，我将分享一些Python函数，它们可以帮助我们进行数据清理，特别是在以下方面： 删除未使用的列 删除重复项 数据映射 处理空数据 入门 我们将在这个项目中使用pandas，让我们安装包。...df.head()将显示数据帧的前5行，使用此函数可以快速浏览数据集。 删除未使用的列 根据我们的样本，有一个无效/空的Unnamed:13列我们不需要。我们可以使用下面的函数删除它。...注意：请确保映射中包含默认值male和female，否则在执行映射后它将变为nan。 处理空数据 ? 此列中缺少3个值：-、na和NaN。pandas不承认-和na为空。...解决方案1：删除样本（行）/特征（列） 如果我们确信丢失的数据是无用的，或者丢失的数据只是数据的一小部分，那么我们可以删除包含丢失值的行。 在统计学中，这种方法称为删除，它是一种处理缺失数据的方法。...这在进行统计分析时非常有用，因为填充缺失值可能会产生意外或有偏差的结果。 解决方案2：插补缺失值 它意味着根据其他数据计算缺失值。例如，我们可以计算年龄和出生日期的缺失值。
Billy Bonder 61 5 5 Ayoung Atiches 16 6 5 Brian Black 16 7 7 Bryce Brice 14 8 8 Betty Btisan 15 # 将两个数据帧按照左和右数据帧的...“全外连接产生表 A 和表 B 中所有记录的集合，带有来自两侧的匹配记录。如果没有匹配，则缺少的一侧将包含空值。”...现在，我们将创建一个“宽的”数据帧，其中行数按患者编号，列按观测编号，单元格值为得分值。...Cooze 73.0 f 3.0 70.0 NaN # 使用 postTestScore 的每个性别的均值填充 postTestScore 中的缺失 df["postTestScore"].fillna...df = df[1:] # 使用标题变量重命名数据帧的列值 df.rename(columns = header) first_name last_name age preTestScore 1
在一个非常复杂的数据库中，在解决某个实际问题时，通常不需要所有的变量参与运算。 2. 去除不需要的字段 本步骤将减少数据维度，剔除一些明显与数据分析任务不匹配的数据，让与任务相关的数据更为突出。...，在判断完维度相关性与重要性后，对想要保留的维度进行填充，最后对数据行进行必要的清洗，以避免可进行填充的有效字段在清洗时被剔除。...这类问题的特殊性在于不能简单地以删除方式来处理，因为有可能是人工填写错误，前端没有校验，或者导入数据时部分或全部存在列没有对齐导致，需要具体识别问题类型后再有针对性地解决。...比如跨表关联失败，是因为多个空格导致关键字段进行交集运算时认为“刘翔”和“刘 翔”不是一个人；统计值不全，是因为数字里掺个字母在之后求和时发生问题；模型输出失败或效果不好，是因为数据对错列了，把日期和年龄混了等...由于重名的情况很常见，即使中间空格被去掉后两条数据的值一致，也很难直接决定将第二条数据删除，这时就需要比较其他字段的值。
这意味着，保留数据的上下文并组合来自不同来源的数据 - 这两个在原始的 NumPy 数组中可能容易出错的任务 - 对于 Pandas 来说基本上是万无一失的。...''' 如果使用NaN值不是所需的行为，则可以使用适当的对象方法代替运算符来修改填充值。...2 9.0 3 5.0 dtype: float64 ''' 数据帧中的索引对齐 在DataFrames上执行操作时，列和索引都会发生类似的对齐： A = pd.DataFrame(rng.randint...1 13.0 6.0 NaN 2 NaN NaN NaN 请注意，索引是正确对齐的，无论它们在两个对象中的顺序如何，并且结果中的索引都是有序的。...1 -1.0 NaN 2.0 NaN 2 3.0 NaN 1.0 NaN 索引和列的保留和对齐意味着，Pandas 中的数据操作将始终维护数据上下文，这可以防止在处理原始 NumPy 数组中的异构和
数据探索和预处理是任何数据科学或机器学习工作流中的重要步骤。在使用教程或训练数据集时，可能会出现这样的情况：这些数据集的设计方式使其易于使用，并使所涉及的算法能够成功运行。...重要的是，在进行数据分析或机器学习之前，需要我们对缺失的数据进行适当的识别和处理。许多机器学习算法不能处理丢失的数据，需要删除整行数据，其中只有一个丢失的值，或者用一个新值替换（插补）。...如果丢失的数据是由数据帧中的非NaN表示的，那么应该使用np.NaN将其转换为NaN，如下所示。...右上角表示数据帧中的最大行数。 在绘图的顶部，有一系列数字表示该列中非空值的总数。 在这个例子中，我们可以看到许多列（DTS、DCAL和RSHA）有大量的缺失值。...其他列（如WELL、DEPTH_MD和GR）是完整的，并且具有最大的值数。 矩阵图 如果使用深度相关数据或时间序列数据，矩阵图是一个很好的工具。它为每一列提供颜色填充。
接下来，我们注意到第零列中的第一项是abbreviation，我们不想要它。 当我们遍历第零列中的所有项目时，我们可以使用[1:]排除掉它。...每个数据帧都有日期和值列。这个日期列在所有数据帧中重复出现，但实际上它们应该全部共用一个，实际上几乎减半了我们的总列数。 在组合数据帧时，你可能会考虑相当多的目标。...忽略它 - 只把它留在那里 删除它 - 删除所有的情况。完全从数据中删除。这意味着放弃整行数据。 向前或向后填充 - 这意味着只是采用之前或之后的值填充。...缺失数据也可能是非常重要的数据。例如，也许你的分析的一部分是调查服务器的信号丢失。在这种情况下，缺失数据可能非常重要，需要保持在集合中。 接下来，我们可以删除它。在这里你有另外两个选择。...在大多数情况下，你至少需要删除所有完全是NaN的行，并且在很多情况下，你只希望删除任何具有NaN数据的行。我们该怎么做呢？
不论删除行还是列，都可以通过drop方法实现，只需要设定好删除的轴即可，即调整drop方法中的axis参数。默认参数为0，即删除行观测数据，如果需要删除列变量，则需要设置为1....改：修改原始记录的值 如果发现表中的数据错了，如何更改原来的值呢？尝试结合布尔索引和赋值的方法 student3 ?...6.1 删除法 当数据中某个变量大部分值都会缺失值时，可以考虑删除该变量； 当缺失值时随机分布的，且缺失的数量并不是很多时，可以删除这些缺失的观测； 默认情况下，dropna会删除任何含有缺失值的行...使用填充法时，相对于常数填充或者前项、后项填充，使用各列众数，均值或中位数填充要更加合理些，这也是工作中常用的一个快捷手段。...在数据框中使用多层索引，可以将整个数据集控制在二维表结构中，这对于数据重塑和基于分组的操作（如数据透视表的生成）比较有帮助。以test_data二维数据框为例，构造一个多层索引数据集。
基础知识在数据分析中就像是九阳神功，熟练的掌握，加以运用，就可以练就深厚的内力，成为绝顶高手自然不在话下！ 为了更好地学习数据分析，我对于数据分析中pandas这一模块里面常用的函数进行了总结。...整篇总结，在详尽且通俗易懂的基础上，我力求使其有很强的条理性和逻辑性，所以制作了思维导图，对于每一个值得深究的函数用法，我也会附上官方链接，方便大家继续深入学习。...文章中的所有代码都会有讲解和注释，绝大部分也都会配有运行结果，这样的话，整篇总结篇幅量自然不小，所以我分成了上下两篇，这里是上篇，下篇在次条。 1....导入模块 import pandas as pd # 这里用到的是pandas和numpy两个模块 import numpy as np 2....() # 数据集相关信息概览：索引情况、列数据类型、非空值、内存使用情况 data.describe() # 快速综合统计结果 4.
pandas 数据清洗 1. 去除 NaN 值 在Pandas的各类数据Series和DataFrame里字段值为NaN的为缺失数据，不代表0而是说没有赋值数据，类似于python中的None值。...32 33 NaN """ dropna 方法可以选择删除 # 要删除一列或一行中全部都是nan 值的那一行或列，可以通过下面的方式 print("del cols is all NaN\n"...fillna() fillna 方法可以将df 中的nan 值按需求填充成某值 # 将NaN值用0填充 df.fillna(0,inplace = True) # inplace 指明在原对象上直接修改...复杂的 使用向前 或 向后 填充数据，依旧使用fillna 方法，所谓向前 是指 取出现NaN值的前一列或前一行的数据来填充NaN值，向后同理 # 在df 的e 这一列上操作，默认下按行操作，向前填充数据...补充： 内连接，对两张有关联的表进行内连接操作，结果表会是两张表的交集，例如A表和B表，如果是A 内连接（inner join）B表，结果表是以A为基准，在B中找寻A匹配的行，不匹配则舍弃，B内连接A同理
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
