字段分别代表什么意义 字段之间的关系是什么？可以用做什么分析？或者说能否满足了对分析的要求？ 有没有缺失值；如果有的话，缺失值多不多？ 现有数据里面有没有脏数据？...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...python缺失值有3种： 1）Python内置的None值 2）在pandas中，将缺失值表示为NA，表示不可用not available。...后面出来数据，如果遇到错误：说什么float错误，那就是有缺失值，需要处理掉 所以，缺失值有3种：None，NA，NaN 那None和NaN有什么区别呢： None是Python的一种数据类型， NaN...DataDF.UnitPrice = DataDF.UnitPrice.fillna(DataDF.UnitPrice.mean()) 3）除此，还有一种常见的方法，就是用相邻的值进行填充， 这在时间序列分析中相当常见
给定一个 DataFrame， shift() 函数可被用来创建数据列的副本，然后 push forward （NaN 值组成的行添加到前面）或者 pull back（NaN 值组成的行添加到末尾）。...我们可以定义一个由 10 个数字序列组成的伪时间序列数据集，该例子中，DataFrame 中的单个一列如下所示： 运行该例子，输出时间序列数据，每个观察要有对应的行指数。...这起到了通过在末尾插入新的行，来拉起观察的作用。下面是例子： 运行该例子显示出，新的一列的最后一个值是一个 NaN 值。可以看到，预测列可被作为输入 X，第二行作为输出值 (y)。...还可以看到，NaN 值得行，已经自动从 DataFrame 中移除。我们可以用随机数字长度的输入序列重复该例子，比如 3。这可以通过把输入序列的长度确定为参数来实现。...多元预测 另一种重要的时间序列类型被称为多元时间序列。这时有对多个不同度量（measure）的观察，以及我们对预测其中的一个或更多的兴趣。
一些函数记录在此（参考书本《利用Python进行数据分析》）： 方法 描述 count() 非NA值的数量 describe() 各列的汇总统计 min()、max() 最小、最大值 argmin()、...丢弃缺失值 两种方法可以丢弃缺失值，比如第四天的日记中使用的的城市人口数据： ? 将带有缺失的行丢弃掉： ? 这个逻辑是：“一行中只要有一个格缺失，这行就要丢弃。”...另一种丢弃缺失值的方法是 data[data.notnull()] ，但是只能处理 数值型 数据。 ? 2....填充缺失值 用 .fillna() 方法对缺失值进行填充，比如将缺失值全部变为0： ?...在实际中，更可能是某种乱码，解决这种特殊分隔符，用 sep= 即可。 ? 忽略红色背景的部分。 还有一种情况是开头带有注释的： ? 使用 skiprows= 就可以指定要跳过的行： ?
让我们做另一个使用索引而不是标签的示例。 df.iloc [missing_index，-1] = np.nan "-1"是最后一列Exit的索引。...avg = df['Balance'].mean() df['Balance'].fillna(value=avg, inplace=True) fillna函数的method参数可用于根据列中的上一个或下一个值填充缺失值...8.删除缺失值 处理缺失值的另一种方法是删除它们。“已退出”列中仍缺少值。以下代码将删除缺少任何值的行。...第一个参数是位置的索引，第二个参数是列的名称，第三个参数是值。 19.where函数 它用于根据条件替换行或列中的值。默认替换值是NaN，但我们也可以指定要替换的值。...我已经将虚构名称添加到df_new DataFrame中。 ? 让我们选择客户名称以Mi开头的行。 我们将使用str访问器的startswith方法。
reshape(3,4)) print(attr) 输出： 0 1 2 3 0 0 1 2 3 1 4 5 6 7 2 8 9 10 11 # 和numpy不同的是在第一行和第一列的地方多了索引...list('qwe'),columns=list('zxcv')) 就会是另一种结果。...# 以下我们认为attr3中有很多数据,字段还是和上面的一样 # 取前50行数据 attr3[:50] # 取前20行的name字段 attr3[:20]['name'] # 单独取某一列的数据 attr3...取出年龄大于10，小于20的 attr4[(10<attr4['age'])&(attr4['age']<20)] # &表示and |表示或 pandas中字符串的方法 # 这里只介绍常用几种 # 模糊查询名字含有三的是...缺失数据的处理 我们如果读取爬去到的大量数据，可能会存在NaN值。 出现NaN和numpy中是一样的，表示不是一个数字。 我们需要把他修改成0获取其他中值，来减少我们计算的误差。
1、DataFrame的创建 DataFrame是一种表格型数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值。...该方法中几个重要的参数如下所示： 参数 描述 header 默认第一行为columns，如果指定header=None，则表明没有索引行，第一行就是数据 index_col 默认作为索引的为第一列，可以设为...2、DataFrame轴的概念 在DataFrame的处理中经常会遇到轴的概念，这里先给大家一个直观的印象，我们所说的axis=0即表示沿着每一列或行标签\索引值向下执行方法，axis=1即表示沿着每一行或者列标签模向执行对应的方法...DataFrame的方法，即使用ix方法进行索引,不过ix在最新的版本中已经被废弃了，如果要是用标签，最好使用loc方法，如果使用下标，最好使用iloc方法： #data.ix['Colorado',[...NaN NaN 3 NaN 6.5 3.0 DataFrame填充缺失值可以统一填充，也可以按列填充，或者指定一种填充方式： data.fillna({1:2,2:3}) #输出 0 1
数据处理过程中，经常会遇到数据有缺失值的情况，本文介绍如何用Pandas处理数据中的缺失值。 一、什么是缺失值 对数据而言，缺失值分为两种，一种是Pandas中的空值，另一种是自定义的缺失值。 1....从Python解释器来看，np.nan的类型是float，None的类型是NoneType，两者在Pandas中都显示为NaN，pd.NaT的类型是Pandas中的NaTType，显示为NaT。...对于自定义缺失值，不能用isnull()等三个函数来判断，不过可以用isin()函数来判断。找到这些值后，将其替换成np.nan，数据就只有空值一种缺失值了。...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)。...假如空值在第一行或第一列，以及空值前面的值全都是空值，则无法获取到可用的填充值，填充后依然保持空值。
在NumPy中数据结构是围绕ndarray展开的， 那么在Pandas中的核心数据结构是Series和 DataFrame，分别代表着一维的序列和二维的表结构。...，相同索引的值会相对应，缺少的值会添加NaN # 此种情况出现在，将表格中几列数据组合在一起时，部分列多出几行；表格中的一列可以看做一个Series对象 data = { 'Name':pd.Series...此外我们还要掌握常见的取数方法，取行和列，包括某行某列，连续的行和列，间断的行和列，单个数据等，这些取数的方法与NumPy取数方法相同，括号中索引以逗号分隔，逗号前为行，后为列。...b 1 1 b 1 c 2 2 c 2 d 3 3 d 2 e 4 4 e 2 将一列数据变为行索引的好处是，索引从0开始，如果要按照表格中的一列，如id列中的序号，从1...2的位置插入一列,列名为:city；插入一列，没有值，整列都是NaN df1=df1.reindex(columns=col_name) # DataFrame.reindex() 对原行/列索引重新构建索引值
这篇文章其实来源于自己的数据挖掘课程作业，通过完成老师布置的作业，感觉对于使用python中的pandas模块读取表格数据进行操作有了更深层的认识，这里做一个整理总结。...更加详细的使用说明可以参考昨日「凹凸数据」的另一条推文，《 ix | pandas读取表格后的行列取值改值操作》。...fillna函数用于替换缺失值，常见参数如下： value参数决定要用什么值去填充缺失值 axis：确定填充维度，从行开始或是从列开始 limit：确定填充的个数，int型 通常limit参数配合axis...可以用于替换数量方向的控制 我们这里根据需求，最简单的就是将需要修改的这一列取出来进行修改，之后对原数据进行列重新赋值即可 name_columns = [' ','名字','类型', '城市', '地区...平均值的求解肯定不需要缺失值参与，于是我们先取出某一列不存在的缺失值的所有数据，再取出这一列数据，通过mean函数直接获取平均值。
第一种是使用.descripe（）方法。这将返回一个表，其中包含有关数据帧的汇总统计信息，例如平均值、最大值和最小值。在表的顶部是一个名为counts的行。...从上面的例子中我们可以看出，我们对数据的状态和数据丢失的程度有了更简明的总结。 我们可以使用的另一种快速方法是： df.isna().sum() 这将返回数据帧中包含了多少缺失值的摘要。...当一行的每列中都有一个值时，该行将位于最右边的位置。当该行中缺少的值开始增加时，该行将向左移动。 热图 热图用于确定不同列之间的零度相关性。换言之，它可以用来标识每一列之间是否存在空值关系。...接近正1的值表示一列中存在空值与另一列中存在空值相关。 接近负1的值表示一列中存在空值与另一列中存在空值是反相关的。换句话说，当一列中存在空值时，另一列中存在数据值，反之亦然。...接近0的值表示一列中的空值与另一列中的空值之间几乎没有关系。 有许多值显示为<-1。这表明相关性非常接近100%负。
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...值的全部列 df.fillna(method = 'ffill',inplace=True, axis = 1) 也可以通过重新赋值的赋值来填充NaN值，即将一个series 赋值给df 的某一列 来达到删除
你可以接触到非常多的库，但在 PYTHON 中，有三个是最基础的库。任何时候，你都很可能最终还是使用到它们。...missing_values 的默认值是 nan。...多尝试一些不同的填充策略。也许在某些项目中，你会发现，使用缺失值所在列的中位数或众数来填充缺失值会更加合理。填充策略之类的决策看似细微，但其实意义重大。...然后，将每一列分别以 0/1 填充（认为 1=Yes，0 = No）。这表明，如果原始列的值为猫，那么就会在麋鹿一列得到 0，狗一列得到 0，猫一列得到 1。 看上去非常复杂。...缩放特征将仍能够加速模型，因此，你可以在数据预处理中，加入特征缩放这一步。 特征缩放的方法有很多。但它们都意味着我们将所有的特征放在同一量纲上，进而没有一个会被另一个所主导。
像深度学习这样的机器学习方法可以用于时间序列预测。 在机器学习方法出现之前，时间序列预测问题必须重构为监督学习问题来处理，将时间序列转化为输入和输出的时间序列对。...t 0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 通过在观测值的列数据中插入新的一列，我们可以将上面展示的观测值位置下移一格，由于新加的一行并没有数据...，第一列为原始的观测值，第二列为下移后得到的新列。...上面的函数定义了每列的默认名，所以你可以在返回数据上直接调用，t-1 命名的列(X)可以作为输入，t 命名的列可以作为输出(y)。 该函数同时兼容Python 2和Python 3。...总结 在本教程中，我们探究了如何用Python将时间序列数据集重新组织来供监督学习使用。
与此同时，series因为只有一列，所以数据类型自然也就只有一种，pandas为了兼容二者，series的数据类型属性既可以用dtype也可以用dtypes获取；而dataframe则只能用dtypes...或字典（用于重命名行标签和列标签） reindex，接收一个新的序列与已有标签列匹配，当原标签列中不存在相应信息时，填充NAN或者可选的填充值 set_index/reset_index，互为逆操作，...需注意对空值的界定：即None或numpy.nan才算空值，而空字符串、空列表等则不属于空值；类似地，notna和notnull则用于判断是否非空 填充空值，fillna，按一定策略对空值进行填充，如常数填充...pandas中的另一大类功能是数据分析，通过丰富的接口，可实现大量的统计需求，包括Excel和SQL中的大部分分析过程，在pandas中均可以实现。...例如，以某列取值为重整后行标签，以另一列取值作为重整后的列标签，以其他列取值作为填充value，即实现了数据表的行列重整。
你可以接触到非常多的库，但在Python中，有三个是最基础的库。任何时候，你都很可能最终还是使用到它们。这三个在使用Python时最流行的库就是Numpy、Matplotlib和Pandas。...这里的第一个冒号表示包含所有行，而「1:3」则表示我们取索引为 1 和 2 的列。不要担心，你很快就会习惯 Python的计数方法的。 现在，我们希望调用实际上可以替换填充缺失数据的方法。...也许在某些项目中，你会发现，使用缺失值所在列的中位数或众数来填充缺失值会更加合理。填充策略之类的决策看似细微，但其实意义重大。...然后，将每一列分别以 0/1 填充（认为 1=Yes，0 = No）。这表明，如果原始列的值为猫，那么就会在麋鹿一列得到 0，狗一列得到 0，猫一列得到 1。 看上去非常复杂。...缩放特征将仍能够加速模型，因此，你可以在数据预处理中，加入特征缩放这一步。 特征缩放的方法有很多。但它们都意味着我们将所有的特征放在同一量纲上，进而没有一个会被另一个所主导。
Google Play Store 是在国外手机用户下载安卓应用程序的商店，今天的案例是对商店中app的统计数据进行分析，重点掌握业务分析中数据清洗的方法。...10841 Installs 10841 Type 10840 dtype: int64 03 数据清洗 # 数据清洗，一列一列地进行分析，判断是否有重复值和缺失值以及异常值...但是在第一列先不进行去重，因为可能有App名重名的情况，需要结合其他列判断 # Category 列处理 df['Category'].value_counts(dropna=False) # 空值也统计...，评论为0的情况最多，有596个 # 在开头使用describe函数，并没有出现reviews列的统计信息，这一列中的数据可能含有字符串，数据格式可能不对 df['Reviews'].str.isnumeric...().sum() 10840 # 10840个数值型数据，没有字符串数据 # 之前在category列中删除一行后，说明reviews列剩下的都是数值型的数据 # 也可以进行验证是否存在非数值型数据 df
missing_values 的默认值是 nan。...多尝试一些不同的填充策略。也许在某些项目中，你会发现，使用缺失值所在列的中位数或众数来填充缺失值会更加合理。填充策略之类的决策看似细微，但其实意义重大。...我们可以为猫创建一列数据，为麋鹿创建一列数据，……以此类推。然后，将每一列分别以 0/1 填充（认为 1=Yes，0 = No）。...这表明，如果原始列的值为猫，那么就会在麋鹿一列得到 0，狗一列得到 0，猫一列得到 1。 看上去非常复杂。输入 OneHotEncoder 吧！ 导入编码器，并制定对应列的索引。...缩放特征将仍能够加速模型，因此，你可以在数据预处理中，加入特征缩放这一步。 特征缩放的方法有很多。但它们都意味着我们将所有的特征放在同一量纲上，进而没有一个会被另一个所主导。
missing_values 的默认值是 nan。...也许在某些项目中，你会发现，使用缺失值所在列的中位数或众数来填充缺失值会更加合理。填充策略之类的决策看似细微，但其实意义重大。...我们可以为猫创建一列数据，为麋鹿创建一列数据，……以此类推。然后，将每一列分别以 0/1 填充（认为 1=Yes，0 = No）。...这表明，如果原始列的值为猫，那么就会在麋鹿一列得到 0，狗一列得到 0，猫一列得到 1。 看上去非常复杂。输入 OneHotEncoder 吧！ 导入编码器，并制定对应列的索引。...缩放特征将仍能够加速模型，因此，你可以在数据预处理中，加入特征缩放这一步。 特征缩放的方法有很多。但它们都意味着我们将所有的特征放在同一量纲上，进而没有一个会被另一个所主导。
最后的「.values」表示希望提取所有的值。接下来，我们希望创建保存因变量的向量，取数据的最后一列。...missing_values 的默认值是 nan。...也许在某些项目中，你会发现，使用缺失值所在列的中位数或众数来填充缺失值会更加合理。填充策略之类的决策看似细微，但其实意义重大。...然后，将每一列分别以 0/1 填充（认为 1=Yes，0 = No）。这表明，如果原始列的值为猫，那么就会在麋鹿一列得到 0，狗一列得到 0，猫一列得到 1。 看上去非常复杂。...缩放特征将仍能够加速模型，因此，你可以在数据预处理中，加入特征缩放这一步。 特征缩放的方法有很多。但它们都意味着我们将所有的特征放在同一量纲上，进而没有一个会被另一个所主导。
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