在具有NaN值的pandas数据帧上操作时的精度损失
在具有NaN值的pandas数据帧上操作时，可能会出现精度损失的情况。NaN（Not a Number）是一种特殊的数值表示，通常用于表示缺失值或无效值。由于NaN的存在，会对数据帧的计算和操作产生一定的影响。
精度损失可能出现在以下情况下：
- 算术运算：在进行带有NaN值的算术运算时，结果可能会变成NaN或产生不准确的结果。这是因为NaN值与任何数字进行运算都会得到NaN结果。
- 聚合函数：使用聚合函数（如sum、mean、max等）对带有NaN值的数据进行计算时，NaN值会被忽略，并且结果可能会受到NaN值的影响而产生偏差。
- 条件查询：在进行条件查询时，使用NaN值进行比较可能会得到意外的结果。NaN值与任何值（包括它本身）进行比较都会返回False。
为了尽量避免精度损失和正确处理NaN值，可以采取以下措施：
- 检测NaN值：可以使用pandas提供的isna()函数来检测数据帧中的NaN值。该函数返回一个布尔类型的数据帧，其中NaN值对应的位置为True。
- 处理NaN值：可以使用fillna()函数来填充NaN值。可以选择使用特定的数值、前一个有效值、后一个有效值或者均值等进行填充。fillna()函数可以指定inplace参数来直接修改原始数据帧，也可以创建一个新的数据帧。
- 避免NaN值的参与运算：在进行算术运算和聚合函数计算时，可以使用pandas提供的相关函数（如add、sub、sum等）并通过设置参数来忽略NaN值的影响。例如，使用add()函数时，可以将参数fill_value设置为一个默认值，以替代NaN值参与计算。
- 谨慎处理条件查询：在进行条件查询时，需要注意处理NaN值的情况。可以使用isna()函数或者notna()函数来检测NaN值，然后根据具体需求进行处理。
在腾讯云中，推荐使用的产品和相关链接如下：
- 腾讯云·Pandas（数据处理和分析工具）：提供了丰富的数据处理和分析功能，包括NaN值的处理、数据清洗、数据聚合等。链接：https://cloud.tencent.com/product/pandas
- 腾讯云·数据仓库（TencentDB）：提供了高性能的云端数据库服务，可以存储和管理大规模的数据。链接：https://cloud.tencent.com/product/tencentdb
请注意，以上所提及的链接均为示例，并非真实存在的链接地址。
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我最近开始使用pandas数据透视表功能，并希望在输出中添加额外的数据。我现在有下面的数据框
数据帧：
我想在最后一列旁边多加一列，这将给出12个月的费用预测，即平均*12。
结果数据帧：
提前感谢同行python专家的帮助。
浏览 2提问于2020-07-31得票数 0
我有一个大型的pandas数据帧，它在整个数据帧中包含不同数量的列。下面是一个示例：Current dataframe example 我想根据数据帧的列数将其拆分成多个数据帧。 示例输出图像如下：Output image 谢谢。
浏览 12提问于2019-10-13得票数 1
3回答
在Pandas数据帧中，我想过滤掉所有超过2个NaN的行。
本质上，我有4列，我只想保留那些至少有2列有限定值的行。
有人能建议一下如何实现这一点吗？
浏览 10提问于2014-04-22得票数 9
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1回答
我得到了以下数据帧：
import pandas as pd
test = pd.DataFrame([["Bugatti","Veyron"],
["Bugatti","Chiron"],
["VW","Golf"],
["VW","Passat"],
["VW","Polo&
浏览 7提问于2019-11-28得票数 0
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我想拒绝pandas数据帧中缺少键值的记录，只分配CSV中存在的记录。例如，只匹配那些提到“价格”的“名称”。 'Names' 'price'
Ram 100
John 200
dan
Mike 500
Capri
浏览 15提问于2019-12-19得票数 1
3回答
我正在使用Pandas来探索一些数据集。我有这个数据框架：
我想排除任何具有城市值的行。所以我试过了：
new_df = all_df[(all_df["City"] == "None") ]
new_df
但是我得到了一个空的数据帧：
只要我使用None以外的任何值，它就能正常工作。你知道怎么过滤这个数据帧吗？
浏览 1提问于2017-07-15得票数 73
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我目前正在尝试TensorFlow和机器学习，作为一个挑战，我决定尝试并在Kaggle网站上编写一个机器学习软件，它可以分析脑部MRI扫描结果，并预测肿瘤是否存在。我用下面的代码这样做了，并开始训练模型。然而，在训练过程中显示的文本显示，没有一个损失值(训练或验证)具有正确的值，并且精确度平坦，或在两个数字之间波动(每次相同的数字)。
我看过其他帖子，但找不到任何能给我提示的东西。我更改了损失函数(从sparse_categorical_crossentropy改为binary_crossentropy)。但这些都不会改变这些值。
import numpy as np # linear alg
浏览 2提问于2019-07-30得票数 0
我正在尝试使用MysqlDB向mysql数据库中写入一个Pandas数据帧(或者可以使用numpy数组)。MysqlDB似乎不理解' nan‘，我的数据库抛出一个错误，说nan不在字段列表中。我需要找到一种方法将'nan‘转换为NoneType。
有什么想法吗？
浏览 1提问于2013-01-05得票数 206
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1回答
我正在尝试从两个源数据帧中获取新的数据帧。第一个将包含数据，第二个将只包含True或False。两者具有相同的列名、相同的列数和相同的行数。
import pandas as pd
data1 = [['Alex',10],['Bob',12],['Clarke',13]]
df1 = pd.DataFrame(data1,columns=['Name','Age'])
data2 = [[True,False],[False,True],[False,False]]
df2 = pd.DataFrame(dat
浏览 0提问于2019-10-31得票数 1
我正在处理一个pandas数据帧，我希望在每一行中找到最远的非空值，然后颠倒这些值的顺序，并输出一个行值颠倒的数据帧，而不会在第一列中留下空值。本质上颠倒了列的顺序并将非空值向左移位。 在： 1 2 3 4 5
1 a b c d e
2 a b c
3 a b c d
4 a b c 输出： 1 2 3 4 5
1 e d c b a
2 c b a
3 d c b a
4 c b a
浏览 43提问于2019-08-24得票数 2
我想使用dataframe.pivot()从pandas数据帧创建一个数据透视表，不仅包括数据帧列，还包括数据帧索引中的数据。找不到任何说明如何做到这一点的文档。有什么建议吗？
浏览 0提问于2014-02-08得票数 5
假设我有两个数据帧：
import pandas
....
....
test1 = pandas.DataFrame([1,2,3,4,5])
....
....
test2 = pandas.DataFrame([4,2,1,3,7])
....
我尝试过test1.append(test2)，但它相当于R的rbind。
如何将这两列合并为数据帧的两列，类似于R中的cbind函数？
浏览 4提问于2015-02-19得票数 45
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当我想要基于多个条件从数据帧访问一个值时，什么是一种优雅的失败方式：
#Select from DataFrame using criteria from multiple columns
newdf = df[(df['column_one']>2004) & (df['column_two']==9)]
如果不存在满足上述条件的值，那么pandas会返回一个keyerror。如何将NaN值存储在newdf中。
浏览 3提问于2016-06-21得票数 0
在PySpark中是否有与pandas info()方法等效的方法？
我正在尝试获取有关PySpark中数据帧的基本统计信息，例如:列数和行数、空值数、数据帧大小
pandas中的Info()方法提供了所有这些统计信息。
浏览 4提问于2017-06-08得票数 6
我有以下数据帧
np.random.seed(42)
dataframe = pd.DataFrame({'score': np.random.poisson(42, 100000)})
并创建了dask数据帧：
dask_df = dd.from_pandas(dataframe, npartitions=10)
并在这两个服务器上运行describe方法
dataframe.describe(percentiles=[.25, .5, .75, .85, .9]).score.to_frame().T
结果是：
count mean s
浏览 12提问于2018-12-06得票数 1
9回答
我正在研究一个机器学习问题，在这个问题中，特征中有许多缺失值。有100个特征，我想删除那些有太多缺失值的特征(可能是缺失值超过80%的特征)。我如何在Python中做到这一点？
我的数据是Pandas数据帧。
浏览 1提问于2017-08-05得票数 9
作为数据分析练习的一部分，我正在将excel表格读取到pandas数据帧中。
df = pd.ExcelFile('file.xlsx').parse(0)
nullcounts = df.isnull().sum().to_frame('null_records')
为我的dataframe中的每个序列生成一个计数为null的漂亮帧。但是如果字符串'NA‘出现在一行数据中，我不希望isnull操作返回True。
有没有一种简单的方法可以做到这一点，而不需要为特定的列/数据帧硬编码规则？
编辑:我的源数据中的NAs在读入pandas时似乎被忽略了，因为当
浏览 14提问于2017-02-02得票数 2
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1回答
我目前有一个很大的2-d pandas时间序列值(1年或更长时间)的数据帧，我想将其重新映射到3-d xarray。pandas数据帧具有对应于另一个引用数据帧中的(经度，经度)坐标的column_id。
在xarray中有什么固有的功能可以实现这一点吗？
浏览 25提问于2019-07-31得票数 0
我有两个pandas数据帧，df1和df2，它们的行数相等。df2有11行，其中包含NaN值。我知道如何删除df2中的空行，方法如下：
df2.dropna(subset=['HIGH'], inplace=True)
但是现在我想从df1中删除这些相同的行(从df2中删除的行号相同的行)。我尝试了以下方法，但似乎不起作用。
df1.drop(df2[df2['HIGH'] == 'NaN'].index, inplace=False)
还有其他建议吗？
浏览 0提问于2020-09-21得票数 0
我有一个xls文件，我将其作为pandas数据帧导入。它有NaN的值；我该如何设置一个函数，用相邻值之间的插值来替换NaN？我不能使用pd.DataFrame.interpolate或任何现有的插值函数，因为我应该创建自己的函数。 这是我所拥有的，但我认为这是非常错误的。对不起，对Python来说还是很新的:( import pandas as pd
file = pd.read_excel("xls file")
def interpolate(x):
for i in range(len(x)):
if x.iloc[i, -1].isnull():
浏览 23提问于2021-09-23得票数 2
我想在Pandas中将一个数据帧除以另一个数据帧，以最终表示百分比变化。两个数据帧值都包含NaN和0。现在，当我将一个数据帧除以另一个数据帧时，两个数据帧的值都为零的结果是NaN。我知道为什么0/0设置为np.nan，但从百分比变化的角度来看，我需要0/0为0。 实现这一目标的最干净的方法是什么？ 重现问题： import pandas as pd
import numpy as np
data_with_zeros = pd.DataFrame({'a': [2, np.nan, 0, 3], 'b': [np.nan, 2, 0, 6]})
data_
浏览 108提问于2016-12-29得票数 3
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我是pandas python模块的新手，我正在努力解决一个问题。以下面的数据帧为例。这是从一个链接中读取的，其中“.csv”是最后三列的列标题： summary link link.1 link.2
0 test PCR-12345 PCR-54321 PCR-65432
1 test2 NaN NaN NaN
2 test3 DR-1234 PCR-1244 NaN
3 test4 PCR-4321 DR-4321 NaN 我的目标是将数据帧更
浏览 30提问于2021-02-06得票数 0
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我有2个数据帧(现在我说的是2，但我们可以有n个数据帧)。并且数据帧的名称在列表中。我想加入所有名字出现在列表中的数据帧
import pandas as pd
data1 = [['Alex',10],['Bob',12],['Clarke',13]]
df1 = pd.DataFrame(data1,columns=['Name','Age'])
data2 = [['David',10],['Alain',12],['Rob',13]]
df2 = pd.Da
浏览 0提问于2018-10-12得票数 0
1回答
尝试从一个Pandas数据帧中提取列的切片，转置该切片，并将其插入到不同数据帧中类似大小的行切片中。两个数据帧中的标签和索引不同。对于大型数据帧，我目前正在运行for循环，逐个单元格地复制每个值，但效率非常低。
除了for循环，我已经尝试了.loc，.iloc，与转置，但没有成功。pivot，pivot_table，melt在这里似乎不适用，否则我无法理解如何将它们应用于这个看似简单的问题。
# Two dataframes here
import pandas as pd
import numpy as np
numRng = np.arange(20).reshape((5, 4))
df
浏览 15提问于2019-07-10得票数 1
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1回答
我有一个数据框架，我已经合并了纬度，经度，以及这些坐标下的叶绿素浓度和温度的值。
数据帧1：
lat lon chlor temperature salinity
0 15.020831 -99.979164 0.177225 29.689999 NaN
1 15.020831 -99.937492 0.166649 29.619999 NaN
2 15.020831 -99.895828 0.162154 29.584999 NaN
3 15.020831 -99.8541
浏览 15提问于2019-11-23得票数 1
2回答
我需要在我的pandas数据框中创建一列，该列依赖于同一行中的其他项。例如，这是我的数据帧。
df = pd.DataFrame(
[['a',],['a',1],['a',1],['a',2],['b',2],['b',2],['c',3]],
columns=['letter','number']
)
letters numbers
0 a 1
1 a 1
2
浏览 9提问于2018-11-27得票数 1
我有一个n x m的pandas数据帧和一个长度为g的pandas序列。我如何根据索引将数据帧按序列划分？
到目前为止，我已经将序列与数据帧合并，并简单地将一个单元格除以另一个单元格。
谢谢
浏览 17提问于2016-07-29得票数 0
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3回答
与熊猫合并后设定指数？
、、、、
执行以下合并
import pandas as pd
s = pd.Series(range(5, 10), index=range(10, 15), name='score')
df = pd.DataFrame({'id': (11, 13), 'value': ('a', 'b')})
pd.merge(s, df, 'left', left_index=True, right_on='id')
这一数据框架的结果：
score id value
NaN
浏览 6提问于2019-12-11得票数 5
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我正在尝试跨Pandas数据帧的列进行求和，当每列中都有NaN时，我得到的结果是sum =0；根据文档，我预期sum =NaN。下面是我得到的信息：
In [136]: df = pd.DataFrame()
In [137]: df['a'] = [1,2,np.nan,3]
In [138]: df['b'] = [4,5,np.nan,6]
In [139]: df
Out[139]:
a b
0 1 4
1 2 5
2 NaN NaN
3 3 6
In [140]: df['total'] =
浏览 0提问于2015-10-31得票数 33
2回答
我有两个不同大小的Pandas数据帧(至少500,000行)。为了简单起见，您可以将它们称为df1和df2。我感兴趣的是查找df1中没有出现在df2中的行。没有必要将任何数据帧作为另一个数据帧的子集。此外，行的顺序也不重要。
例如，i在df1中的观测可能是df2中的j第四次观测，我需要考虑它是否存在(顺序不重要)。另一件重要的事情是，这两个数据帧都可能包含空值(因此操作也必须这样做)。
这两个数据框架的一个简单示例是
df1 = pandas.DataFrame(data = {'col1' : [1, 2, 3, 100], 'col2' : [10, 11,
浏览 0提问于2018-02-20得票数 1
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1回答
我有两个数据帧：
import pandas as pd
# Column contains column name
df1 = pd.DataFrame({"Column": pd.Series(['a', 'b', 'b', 'c']),
"Item": pd.Series(['x', 'y', 'z', 'x']),
"Result"
浏览 0提问于2018-04-19得票数 1
我有一个时间序列数据帧，并希望找到每个记录中的日期与该数据帧中的最后(最大)日期之间的差异。但是获取错误- TypeError：-：'DatetimeIndex‘和'SeriesGroupBy’的不受支持的操作数类型。从错误中可以看出，数据帧不属于允许进行这些操作的“正确”类型。如何避免这种情况，或者可能将数据转换成某种其他格式，以便能够执行操作。下面是再现错误的示例代码
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[54.7,36.3,'2010-07-20'],[54.7,36.3,'2010-07-21'
浏览 1提问于2019-11-19得票数 0
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1回答
Pandas错误-遇到无效值
、、、、
我是新来熊猫的。我下载并安装了。然后，我尝试通过Spyder应用程序运行以下代码：
import pandas as pd
import numpy as np
train = pd.read_csv('/Users/Ben/Documents/Kaggle/Titanic/train.csv')
train
尽管如我所料，这会打印数据帧，但它也会显示以下错误
//anaconda/lib/python3.4/site-packages/pandas/core/format.py:1969: RuntimeWarning: invalid value encountered
浏览 2提问于2015-05-29得票数 22
我使用的是pandas 0.18。我已经使用pd.read_csv()从CSV加载了一个数据帧，看起来CSV中的空单元已经加载为数据帧中的NaN。
现在，我想找出特定列中具有空值的行数，但我正在努力。
这是我的数据框架：
ods id provider
0 A86016 NaN emis
1 L81042 463061 NaN
2 C84013 NaN tpp
3 G82228 462941 emis
4 C81083 NaN tpp
这是我从df.de
浏览 3提问于2016-05-11得票数 9
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1回答
“合并”具有不同列的数据框
、、、、
我需要合并/连接两个数据帧，这两个数据帧有一些共同的列名，但也有不同的列名。例如：
df1 = {A: hello, B: bye, C:good morning, F: nice}
df2 = {A: hola, D: buenos dias, C: adiós, G: bad}
因此，我想要的结果数据帧如下：
A |B |C |D |F |G
----------------------------------------------------
hello |bye |good morning |None
浏览 1提问于2019-03-15得票数 0
2回答
我有这样的数据帧。
E F
ID A B C D E F
0 0 ABC AAA BCD 1 -
1 1 ABC AAA BCD 4 -
2 2 ABC AAA BCD 6 -
我通过print(type(df['E']))打印数据帧类型，它显示如下输出。
<cla
浏览 7提问于2019-08-05得票数 3
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1回答
在某些转换中，我似乎被迫脱离Pandas dataframe分组对象，而我想要一种返回到该对象的方法。
给定一个时间序列数据帧，如果按数据帧中的一个值分组，我们将获得一个从键到数据帧的底层字典。因为结构是dataframe的关键，所以不能使用.from_dict()将该结构转换回Dataframe。据我所知，返回Pandas而不进行一些繁琐的列重命名的唯一方法是将其转换回一个分组的对象。有没有办法做到这一点？
如果没有，我如何将实例字典转换回数据帧，再转换回Pandas数据结构？
编辑添加样本：：
rng = pd.date_range('1/1/2000', periods=
浏览 0提问于2014-05-06得票数 0
在this问题和数据帧之后，我正在尝试将数据帧转换为字典。在pandas中，我使用的是： dictionary = df_2.unstack().to_dict(orient='index') 但是，我需要将此代码转换为pyspark。有人能帮我吗？正如我从前面的问题中了解到的，比如this，我确实需要使用pandas，但是数据帧太大了，我无法做到这一点。我该如何解决这个问题呢？ 编辑： 我现在尝试了以下方法： dictionary_list = map(lambda row: row.asDict(), df_2.collect())
dictionary = {age[
浏览 20提问于2021-01-14得票数 0
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2回答
这可能是一个简单的问题，但我找不到任何简单的方法。想象一下下面的数据帧： df = pd.DataFrame(index=range(10), columns=range(5)) 还有三个列表，其中包含我打算更改的已定义数据帧的索引、列和值： idx_list = [1,5,3,7] # the indices of the cells that I want to change
col_list = [1,4,3,1] # the columns of the cells that I want to change
value_list = [9,8,7,6] # the final
浏览 21提问于2019-02-12得票数 1
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假设x是一个浮点数，我想知道- ( - x)一般是否等于x？
让我们忽略角情况，例如x= max_floating_point_number / min_floating_number。
浏览 1提问于2014-11-17得票数 4
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2回答
我正在查询我的数据库以显示上周的记录。然后，我将聚合数据并将其在python和pandas中转置为DataFrame。在此表中，我试图显示过去7周内每天都发生了什么，但是，在某些日子里没有发生任何事件。在这些情况下，日期完全丢失。我正在寻找一种方法来附加不存在的日期(但在查询中指定的日期范围的一部分)，这样我就可以为其他缺少的列填充任何我想要的值。
在一些试验中，我将数据集放入pandas Dataframe中，其中日期是索引，而在另一些试验中，日期是列。我希望有最好的日期作为顶级索引-所以按名称分组，栈购买和send_back和日期是‘列’。
下面是一个示例，展示了数据帧现在的外观以及我正在
浏览 3提问于2016-08-28得票数 0
1回答
根据条件逐行添加列值
、、、
我有一个带有一些Score的pandas数据帧。现在，我想检查每个Name，看看Score是否有所改善。 如果Name的Score确实改进了，我想写1 -否则就写0。如果之前没有可用于Name的Score，我想编写NaN 所以我的数据帧看起来是这样的： import pandas as pd
import numpy as np
first = {
'Date':['2013-02-28','2013-03-29','2013-05-29','2013-06-29',
浏览 16提问于2019-08-24得票数 0
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我有一个带有列‘distance’的pandas数据帧，它的数据类型是‘Float64’。
Distance
14.827379
0.754254
0.2284546
1.833768
我想把这些数字转换成整数(14,0,0,1)。我尝试这样做，但得到错误“ValueError: Cannot convert NA to integer”。
df['distance(kmint)'] = result['Distance'].astype('int')
任何帮助都将不胜感激！！
浏览 2提问于2016-12-08得票数 0
我正在尝试为存储在Pandas数据帧中的大型数据矩阵计算Kendall的tau。使用corr函数，使用method='kendall'，我接收到只有一个值的行的NaN (重复数组的长度)。有办法解决这个问题吗？Spearman的相关性也出现了同样的问题，大概是因为Python不知道如何对具有单个重复值的数组进行排序，这就给我留下了Pearson相关性--由于它的正态性和线性假设，我不太愿意使用它。 任何建议都是非常感谢的！
浏览 41提问于2020-07-29得票数 1
将pandas数据帧(按列)从float64向下转换为float32会导致精度下降，即使最大(9.761140e+02)和最小(0.000000e+00)元素适用于float32。 数据集非常大，5500万行乘以12列。这是没有向下转换的特定列的平均值(1.343987e+00)，后面是这个1.224472e+00。 我在np.astype()上得到了同样的结果。
浏览 65提问于2020-04-20得票数 1
我正在使用：
df.to_csv('file.csv', header=False, mode='a')
将多个pandas数据帧逐个写入CSV文件。
我确保这些数据帧具有相同的列名集。
但是，似乎列顺序将以随机顺序写入，因此我有一个chaos CSV文件。
如何确保新的数据帧将按照以前数据的列顺序写入？
非常感谢
浏览 21提问于2018-08-02得票数 0
我有一个数据帧，我想忽略(用NaN替换)滚动窗口中没有足够的非NaN值的值。可以通过以下方式重新创建示例数据帧：
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 4)), columns=list('ABCD'))
for col in df.columns:
df.loc[df.sample(frac=0.25).index, col] = np.nan
A B C D
0 38.0 39.0 NaN 82.0
1 44.0 47.0 NaN
浏览 2提问于2021-03-09得票数 0
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