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​一文看懂数据清洗:缺失、异常值重复处理

导读:在数据清洗过程中,主要处理缺失、异常值重复。所谓清洗,是对数据集通过丢弃、填充、替换、去重等操作,达到去除异常、纠正错误、补足缺失目的。...作者:宋天龙 01 数据缺失4种处理方法 数据缺失分为两种:一种是行记录缺失,这种情况又称数据记录丢失;另一种是数据缺失,即由于各种原因导致数据记录中某些空缺。...丢失数据记录通常无法找回,这里重点讨论数据类型缺失处理思路。通常有4种思路。 1....该思路根本观点是,我们承认缺失存在,并且把数据缺失也作为数据分布规律一部分,将变量实际缺失都作为输入维度参与后续数据处理模型计算中。...这种情况下每个唯一ID就只对应一个属性,这样做虽然简单粗暴也容易实现,但是无法保留历史信息。 添加新维度行。此时同一个ID会得到两条匹配记录。 增加新属性

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30 个 Python 函数,加速你数据分析处理速度!

isna 函数确定数据缺失。...通过将 isna sum 函数一起使用,我们可以看到每缺失数量。...让我们用 iloc 做另一个示例。 df.iloc[missing_index, -1] = np.nan 7.填充缺失 fillna 函数用于填充缺失。它提供了许多选项。...它可以对顺序数据(例如时间序列)非常有用。 8.删除缺失 处理缺失另一个方法是删除它们。以下代码将删除具有任何缺失行。...23.数据类型转换 默认情况下,分类数据对象数据类型一起存储。但是,它可能会导致不必要内存使用,尤其是当分类变量具有较低基数。 低基数意味着行数相比几乎没有唯一

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数据科学 IPython 笔记本 7.6 Pandas 中数据操作

Pandas 包含一些有用调整,但是:对于一元操作,如取负三角函数,这些ufunc将保留输出中索引标签,对于二元操作,如加法乘法,将对象传递给ufunc时,Pandas 将自动对齐索引。...对于 Python 任何内置算术表达式,索引匹配是以这种方式实现;默认情况下,任何缺失都使用NaN填充: A = pd.Series([2, 4, 6], index=[0, 1, 2]) B =...2 9.0 3 5.0 dtype: float64 ''' 数据索引对齐 在DataFrames上执行操作时,索引都会发生类似的对齐: A = pd.DataFrame(rng.randint...Series情况一样,我们可以使用相关对象算术方法,并传递任何所需fill_value来替代缺失条目。...执行DataFrameSeries之间操作时,之相似,索引是保持对齐

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深入解析Elasticsearch内部数据结构机制:行存储、存储倒排索引之倒排索引(三)

一、什么是倒排索引 首先,我们需要了解传统正向索引。在正向索引中,文档是按照它们在磁盘上顺序进行存储,每个文档都有一个之关联文档ID。...Trie树是一种树形数据结构,用于高效地存储查找字符串(或其他类型数据)。在Trie树中,从根到任何一个节点,按照路径上标签字符顺序连接起来,就是一个相应字符串。...倒排索引结构通过倒排表、词项字典词项索引这三个部分,实现了从单词到包含这些单词文档快速映射。这种结构使得搜索引擎能够高效地处理大量文本数据复杂查询请求。...根据合并后倒排列表,Elasticsearch可以快速地确定哪些文档查询匹配,以及这些匹配文档相关性。 三、优化扩展 当然,上述描述只是倒排索引基础原理。...通过将文档分解为单词,并为每个单词建立倒排列表,Elasticsearch可以快速地确定哪些文档查询匹配

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用过Excel,就会获取pandas数据框架中、行

标签:pythonExcel,pandas 至此,我们已经学习了使用Python pandas来输入/输出(即读取保存文件)数据,现在,我们转向更深入部分。...在Excel中,我们可以看到行、单元格,可以使用“=”号或在公式中引用这些。...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,我们需要使用行交集。...记住这种表示法一个更简单方法是:df[列名]提供一,然后添加另一个[行索引]将提供该特定项。 假设我们想获取第2行Mary Jane所在城市。...接着,.loc[[1,3]]返回该数据框架第1行第4行。 .loc[]方法 正如前面所述,.loc语法是df.loc[行,],需要提醒行(索引可能是什么?

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Pandas系列 - 重建索引

示例 重建索引与其他对象对齐 填充时重新加注 重建索引填充限制 重命名 重新索引会更改DataFrame行标签标签。重新索引意味着符合数据匹配特定轴上一组给定标签。...可以通过索引来实现多个操作: 重新排序现有数据匹配一组新标签 在没有标签数据标签位置插入缺失(NA)标记 示例 import pandas as pd import numpy as np N...有时可能希望采取一个对象重新索引,其 轴 被标记为另一个对象相同 import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.DataFrame(np.random.randn...填充时重新加注 reindex()采用可选参数方法,它是一个填充方法 其如下: pad/ffill - 向前填充值 bfill/backfill - 向后填充值 nearest - 从最近索引填充...制参数在重建索引时提供对填充额外控制。

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一种填补MODISVIIRS地表温度数据缺失方法

论文提出了一种能充分利用时间、空间、其他地表温度产品三种信息填补地表温度数据缺失方法,并将该方法其他三种方法(RSDAST、IMAGapfill)进行对比。...1 研究背景 地表温度是一个重要地表参数,MODISVIIRS地表温度数据具有全球覆盖范围、高时间分辨率等特点。但MODISVIIRS地表温度数据有一些缺失影响数据使用。...2 研究区数据 本文选择京津冀地区广东省两个区域,这两个区域具有不同地理和气候特征,可以用来测试方法适用性。...本文使用MOD11A1,MYD11A1,MYD21A1VNP21A1四种每日地表温度数据,空间分辨率均为1千米。 3 研究方法 本文提出一种填补地表温度数据缺失方法。...首先除去地表温度数据异常值,接着定义时间空间窗口,然后用时间、空间、其他地表温度产品三种信息填补地表温度缺失,最后使用一种简单时间填补法填补剩余缺失。方法流程图见图1。

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如何在 Pandas 中创建一个空数据并向其附加行

Pandas是一个用于数据操作和分析Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据有效实现。数据是一种二维数据结构。在数据中,数据以表格形式在行中对齐。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据索引。concat 方法第一个参数是要与列名连接数据列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据索引。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据索引。 然后,我们将 2 [“薪水”、“城市”] 附加到数据。“薪水”作为系列传递。序列索引设置为数据索引。...然后,我们在数据后附加了 2 [“罢工率”、“平均值”]。 “罢工率”作为系列传递。“平均值”作为列表传递。列表索引是列表默认索引。...Pandas 库创建一个空数据以及如何向其追加行

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Python入门之数据处理——12种有用Pandas技巧

翻译:黄念 校对:王方思 小编大伙一样正在学习Python,在实际数据操作中,联表创建、缺失填充、变量分箱、名义变量重新编码等技术都很实用,如果你对这些感兴趣,请看下文: ◆ ◆ ◆ 引言...◆ ◆ ◆ 我们开始吧 从导入模块和加载数据集到Python环境这一步开始: ? # 1–布尔索引 如果你想根据另一条件来筛选某一,你会怎么做?...在利用某些函数传递一个数据每一行或之后,Apply函数返回相应。该函数可以是系统自带,也可以是用户定义。举个例子,它可以用来找到任一行或者缺失。 ? ?...让我们基于其各自众数填补出“性别”、“婚姻”“自由职业”缺失。 #首先导入函数来判断众数 ? 结果返回众数其出现频次。请注意,众数可以是一个数组,因为高频可能有多个。...2. .values[0]后缀是必需,因为默认情况下元素返回索引数据索引匹配。在这种情况下,直接赋值会出错。 # 6. 交叉表 此函数用于获取数据一个初始“感觉”(视图)。

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深入解析Elasticsearch内部数据结构机制:行存储、存储倒排索引之列存(二)

传统行存储(将文档每个字段作为文档一部分存储)不同,Doc Values 采用列式存储,这意味着它们按字段组织数据,而不是按文档。...当我们对某个字段进行排序或聚合时,Elasticsearch需要访问每个匹配文档,以获取该字段。...Doc Values是一种列式数据结构,它存储了每个文档字段完整、排序好列表。倒排索引不同,Doc Values不是将词项映射到文档,而是将文档映射到它们所包含词项。...倒排索引关系: Doc Values 并不是要替代倒排索引,而是作为其补充。倒排索引仍然用于全文检索快速查找包含特定词项文档。...Doc Values 在压缩过程中会使用多种策略,例如: 如果所有数值都各不相同(或缺失),它会设置一个标记并记录这些。 如果这些小于 256,它将使用一个简单编码表。

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Pandas 秘籍:1~5

数据数据)始终为常规字体,并且是索引完全独立组件。 Pandas 使用NaN(不是数字)来表示缺失。 请注意,即使color仅包含字符串,它仍使用NaN表示缺少。...该秘籍既分配了标量值(如步骤 1 所示),又分配了序列(如步骤 2 所示),以创建新。 步骤 2 将四个不同序列使用加法运算符相加。 步骤 3 使用方法链来查找填充缺失。...二、数据基本操作 在本章中,我们将介绍以下主题: 选择数据多个 用方法选择 明智地排序列名称 处理整个数据数据方法链接在一起 将运算符数据一起使用 比较缺失 转换数据操作方向...由于数据中有九,因此每所学校缺失最大数目为九。 许多学校缺少每一。 步骤 3 删除所有缺失行。...shape属性返回第一条元数据,即包含行数元组。 一次获取最多元数据主要方法是info方法。 它提供每个名称,非缺失数量,每个数据类型以及数据近似内存使用情况。

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深入解析Elasticsearch内部数据结构机制:行存储、存储倒排索引之行存(一)

当文档被索引时,其原始数据或特定字段可以被存储在es中,以便后续能够检索到原始字段。这种存储方式类似于传统行存储数据库,因为它存储了每个文档所有字段。...然而,需要注意是,es并不建议大量使用Stored Fields。这是因为存储原始字段会增加磁盘使用量,并可能降低性能。相反,es更倾向于使用Doc Values倒排索引来高效地检索分析数据。...存储检索:由于_source字段存储了文档完整原始数据,因此它通常是索引中最大字段之一。...当你执行一个检索操作时,Elasticsearch默认会返回匹配文档_source字段,从而允许你访问到文档原始数据。...便于调试:对于开发者而言,能够直接访问文档原始数据有助于调试验证索引正确性。

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Python数据分析笔记——Numpy、Pandas库

也可以给某一赋值一个列表或数组,其长度必须跟DataFrame长度相匹配。如果赋值是一个Series,则对应索引位置将被赋值,其他位置被赋予空。...也可以按columns(行)进行重新索引,对于不存在列名称,将被填充。 对于不存在索引带来缺失,也可以在重新索引时使用fill_value给缺失填充指定。...obj.rank() (2)DataFrame数据结构排序排名 按索引进行排列,一或多进行排序,通过by将列名传递给sort_index. 5、缺失数据处理 (1)滤出缺失数据 使用data.dropna...(2)填充缺失数据 通过调用函数fillna,并给予这个函数一个,则该数组中所有的缺失都将被这个填充。df.fillna(0)——缺失都将被0填充。...也可以给fillna函数一个字典,就可以实现对不同填充不同。 Df.fillna({1:0.5,3:-1})——1缺失用0.5填充,3缺失用-1填充

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Pandas Merge函数详解

当我们按索引合并时,DataFrame结果将由于合并(匹配索引)会增加一个额外。 合并类型介绍 默认情况下,当我们合并数据集时,merge函数将执行Inner Join。...在Inner Join中,根据键之间交集选择行。匹配在两个键索引中找到相同。...下图显示了Inner Join图,其中只选择了CustomerOrder数据集上/或索引之间匹配。...由于是外连接,一些数据点是空。对于merge_ordered,有一个选项可以通过使用fill_method参数来填充缺失。...默认情况下它查找最接近匹配已排序键。在上面的代码中,delivery_date不完全匹配order_date试图在delivery_date中找到order_date较小或相等键。

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Python 数据处理:Pandas库使用

Series 之间运算 2.9 函数应用映射 2.10 排序排名 2.11 带有重复标签索引 3.汇总和计算描述统计 3.1 相关系数协方差 3.2 唯一计数以及成员资格 ---...Index会被完全使用,就像没有任何复制一样 method 插填充)方式 fill_value 在重新索引过程中,需要引入缺失时使用替代 limit 前向或后向填充最大填充量 tolerance...向前后向后填充时,填充不准确匹配最大间距(绝对距离) level 在Multilndex指定级别上匹配简单索引,否则选取其子集 copy 默认为True,无论如何都复制;如果为False,则新旧相等就不复制...isin类似的是Index.get_indexer方法,它可以给你一个索引数组,从可能包含重复数组到另一个不同数组: to_match = pd.Series(['c', 'a', '...: 方法 描述 isin 计算一个表示“Series各是否包含于传入序列中”布尔型数组 match 计算一个数组中另一个不同数组整数索引;对于数据对齐连接类型操作十分有用 unique

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Python 数据处理 合并二维数组 DataFrame 中特定

pandas.core.frame.DataFrame; 生成一个随机数数组; 将这个随机数数组 DataFrame 中数据合并成一个新 NumPy 数组。...在这个 DataFrame 中,“label” 作为列名,列表中元素作为数据填充到这一中。...print(random_array) print(values_array) 上面两行代码分别打印出前面生成随机数数组从 DataFrame 提取出来组成数组。...结果是一个新 NumPy 数组 arr,它将原始 DataFrame 中 “label” 作为最后一附加到了随机数数组之后。...运行结果如下: 总结来说,这段代码通过合并随机数数组 DataFrame 中特定,展示了如何在 Python 中使用 numpy pandas 进行基本数据处理和数组操作。

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3000字详解四种常用缺失处理方法

2、pandas填充 pandas中fillna()应该是最常用一种填充缺失方法,可以指定填充指定或者整个数据集。...4、利用算法填充 我们都知道一般算法建模是通过n个特征来预测标签变量,也就是说特征标签标量之间存在某种关系,那么通过标签变量(n-1)个特征是否能预测出剩下一个特征呢?答案肯定是可以。...实际上标签变量特征之间可以相互转化,所以利用这种方法就可以填补特征矩阵中含有缺失特征,尤其适用于一个特征缺失很多,其余特征数据很完整,特别标签变量那一数据要完整。...Ytest = fillc[fillc.isnull()]#测试集标签为填充含有缺失一部分 Xtrain = df_0[Ytrain.index,:]#通过索引获取Xtrain...这部分代码主要思想就是,先将需预测特征暂定为标签,然后预测中含有数据一部分作为训练集,含有缺失一部分作为测试集,通过随机森林在训练集上建模,利用模型在测试集基础上得到缺失那部分数据

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