鸭哥这次教大家Python数据分析的两个基础包Numpy和Pandas。 首先导入这两个包。...s3.dropna() #方法2：相加的时候把缺失值进行填充 s3=s1.add(s2,fill_value=0) 二维数组分析： import numpy as np import pandas...:数据框（DataFrame） #第1步：定义一个字典，映射列名与对应列的值 salesDict={ '购药时间':['2018-01-01 星期五','2018-01-02 星期六','2018...] #获取第一行,代表所有列 salesDf.iloc[0,:] #获取第一列，代表所有行 salesDf.iloc[:,0] #根据行号和列名称来查询值 salesDf.loc[0,'商品编码'...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。
来源丨吊车尾学院 今天给大家整理了100个Pandas常用的函数，可以放在手头当字典的那种。 分别分为6类：统计汇总函数、数据清洗函数、数据筛选、绘图与元素级运算函数、时间序列函数和其他函数。...统计汇总函数 函数 含义 min() 计算最小值 max() 计算最大值 sum() 求和 mean() 计算平均值 count() 计数（统计非缺失元素的个数） size() 计数（统计所有元素的个数...() 判断序列是否存在缺失（返回TRUE或FALSE） isnull() 判断序列元素是否为缺失（返回与序列长度一样的bool值） notnull() 判断序列元素是否不为缺失（返回与序列长度一样的bool...值） dropna() 删除缺失值 fillna() 缺失值填充 ffill() 前向后填充缺失值（使用缺失值的前一个元素填充） bfill() 后向填充缺失值（使用缺失值的后一个元素填充） dtypes...() 抽取出星期几（返回字符型） dt.week() 抽取出年中的第几周 dt.dayofyear() 抽取出年中的第几天 dt.daysinmonth() 抽取出月对应的最大天数 dt.is_month_start
以下是一些常见的时间序列特征工程技术： 滚动统计量：计算时间窗口内的统计量，如平均值、中位数、标准偏差、最小值和最大值。这些统计量可以捕捉到时间序列在不同时间段的行为变化。...差分和季节差分：计算时间序列的一阶差分（即当前值与前一个值的差）或季节性差分（如当前值与前一年同一天的值的差）来帮助去除趋势和季节性影响。...下面是一些 feature-engine 主要提供的功能： 缺失数据处理： 提供了多种填充缺失值的策略，如使用均值、中位数、众数或指定的常数来填充。...提供添加缺失数据指示器的功能，这可以帮助模型识别数据缺失的模式。 分类变量编码： 支持多种编码策略，如独热编码、序数编码、计数编码、目标编码（Mean encoding）、权重风险比编码等。...通过集成滚动窗口统计、自动填充缺失值、编码分类变量等功能，feature-engine 不仅优化了数据预处理流程，还使得特征工程更加直观和易于管理。
今天给大家整理了100个Pandas常用的函数。 分别分为6类：统计汇总函数、数据清洗函数、数据筛选、绘图与元素级运算函数、时间序列函数和其他函数。...统计汇总函数 函数 含义 min() 计算最小值 max() 计算最大值 sum() 求和 mean() 计算平均值 count() 计数（统计非缺失元素的个数） size() 计数（统计所有元素的个数...() 判断序列是否存在缺失（返回TRUE或FALSE） isnull() 判断序列元素是否为缺失（返回与序列长度一样的bool值） notnull() 判断序列元素是否不为缺失（返回与序列长度一样的bool...值） dropna() 删除缺失值 fillna() 缺失值填充 ffill() 前向后填充缺失值（使用缺失值的前一个元素填充） bfill() 后向填充缺失值（使用缺失值的后一个元素填充） dtypes...() 抽取出星期几（返回字符型） dt.week() 抽取出年中的第几周 dt.dayofyear() 抽取出年中的第几天 dt.daysinmonth() 抽取出月对应的最大天数 dt.is_month_start
如所有的空值都用“unknown”填充。 3....平均值填充 如果空值是数值型的，就根据该属性在其他所有对象的取值的平均值来填充该缺失的属性值 如果空值是非数值型的，就根据统计学中的众数原理，用该属性在其他所有对象的取值次数最多的值(即出现频率最高的值...「比方说，一个样本的特征a缺失了，那么a就填充上所有样本的特征a的平均值」。 此外有一种叫做「条件平均值填充」的方法，是只考虑和缺失样本具有相同特征的样本的平均值。...比方说某一个样本的特征a缺失了，用和这个样本的特征b相同的所有样本的特征a的平均值来填充这个缺失值。（因为这些样本和缺失数据的样本具有相同的特征，所有认为他们会更为相似）。 4....最近邻法 先根据欧式距离或相关分析来确定距离具有缺失数据样本最近的K个样本，将这K个值加权平均来估计该样本的缺失数据。
然后，创建了一个包含缺失值的DataFrame。接下来，创建了一个SimpleImputer对象，并使用strategy='mean'指定使用平均值填充缺失值。...这个示例中使用了SimpleImputer的一种常见策略，即使用平均值填充缺失值。当然，你也可以根据实际情况选择其他的填充策略，比如使用中位数、众数等。...Imputer类旨在根据给定的策略处理缺失值。它可以处理具有缺失值的特征矩阵，并为缺失值填充相应的数据。Imputer可用的填充策略包括均值、中位数和最频繁的值。...这将计算并存储每个特征的均值（如指定的均值填充策略）。 最后，调用transform()方法将缺失值进行填充，并获得填充后的特征矩阵X_imputed。...SimpleImputer提供了更多的填充选项和灵活性，如示例代码中所示。 总结起来，Imputer类是sklearn库中用于处理缺失值的类，通过指定填充策略来填充数据集中的缺失值。
assign() 字段衍生 b bfill() # 后向填充；使用缺失值后一个填充缺失值 between() 区间判断 c count() # 计数（不包含缺失值） cov() 计算协方差...corr() # 计算相关系数 cumsum() 累计和 cumprod() 累计积 compress 条件判断 concat() # 数据合并 d dtypes() 查看数据字段类型...() # 提取星期几（返回名称,Sunday,Friday等） dt.week() 返回当年的第几周 dt.dayofyear() 返回年中的第几天 dt.daysinmonth() 月中最大的天数...e explode() # 爆炸函数 f fillna() 填充缺失值 ffill() # 前向填充；使用前一个值填充缺失值 factorize() 因子化转换 g groupby()...nsmallest() 最小的前n个值 nlargest() 最大的前n个值 p pct_change 运算比率；后一个和前一个的比例 pd.to_datetime() 转日期时间类型 pd.Series
（单选一列表示此列数据重复即删除，多选表示多个字段都重复才删除。） ? 5、填补缺失值 由于人工录入或者数据爬虫等多方面的原因，会出现缺失值的情况，这就需要我们寻找漏网之“数据”，填充空缺值。...缺失值的处理方法： （1）人工补全。适合数据量少的情况。 （2）删除。适用于样本较大的情况，样本较小时，可能会影响最终的分析结果 。...（3）根据数据的分布情况，可以采用均值、中位数、或者众数进行数据填充。 数据均匀，均值法填充；数据分布倾斜，中位数填充。 （4）用模型计算值来代替缺失值。 回归：基于完整的数据集，建立回归方程。...将已知属性值代入方程来估计未知属性值，以估计值来进行空值得填充。 极大似然估计：基于缺失类型为随机缺失得条件下，假设模型对于完整的样本是正确的，通过观测数据的边际分布可以对缺失数据进行极大似然估计。...对异常值处理，需要具体情况具体分析，一般而言，异常值的处理方法常用有以下3种： （1） 不处理 （2）用平均值替代 利用平均值来代替异常值，损失信息小，简单高效。
通常，在大多数项目中，我们可能会花费一半的时间来清理数据。...在df["Sex"].unique和df["Sex"].hist()的帮助下，我们发现此列中还存在其他值，如m，M，f和F。...如果我们在读取数据时发现了这个问题，我们实际上可以通过将缺失值传递给na_values参数来处理这个缺失值。结果是一样的。 现在我们已经用空值替换了它们，我们将如何处理那些缺失值呢?...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。...在这种情况下，我们没有出生日期，我们可以用数据的平均值或中位数替换缺失值。 注：平均值在数据不倾斜时最有用，而中位数更稳健，对异常值不敏感，因此在数据倾斜时使用。
常用的方法包括平均、求和或使用插值技术来填补数据中的空白。 在上采样时，可能会遇到原始时间戳之间缺少数据点的情况。插值方法，如线性或三次样条插值，可以用来估计这些值。...所以需要对间隙的数据进行填充，填充一般使用以下几个方法： 向前填充-前一个可用的值填充缺失的值。可以使用limit参数限制正向填充的数量。...df.resample('8H')['C_0'].ffill(limit=1) 反向填充 -用下一个可用的值填充缺失的值。...df.resample('8H')['C_0'].bfill(limit=1) 最近填充 -用最近的可用值填充缺失的数据，该值可以是向前的，也可以是向后的。...df.resample('8H')['C_0'].fillna(method='pad', limit=1) Asfreq-指定一个固定的值来填充所有缺失的部分一次。
注意： 对于早期版本的OpenTSDB，新数据点的实际时间戳将是时间间隔范围中每个数据点的时间戳的平均值。...例如，V2版本的 URI接口具有指定要使用的特定时区的参数，例如&timezone=Asia/Kabul，基于日历的降采样可通过将附加c到间隔时间单位中来启用如&m=sum:1dc-sum:my.metric...只要降采样桶为空，填充策略就会简单地发出预定义的值。 可用的策略包括： None(none) –默认行为，在序列化过程中不会发出缺失值，并在聚合序列时执行线性插值（或其他指定的插值）。...在这个例子中，我们每10秒钟报告一次数据，并且我们希望通过每10秒降采样并通过NaN填充缺失值来执行10秒报告的查询 - 时间策略10s-sum-nan： 如果我们在没有填充策略的情况下要求输出，则在...另外，B序列中在t0+30s和t0+50s的值将被线性插值，以填充要与序列A相加的值
下图是某服装实体店5月1日至5月24日每天的销量数据表，要求根据现有的销量数据预测接下来一个星期，也就是5月25到5月31日的销量。...日程表范围：就是历史数据里的时间数据；如本案例历史数据的日程表范围是“日期”列（A2:A25）; 值范围：就是历史数据里用来计算预测的历史值；如本案例历史数据的值范围是列“销售量”列（B2:B25）。...使用以下方式填充缺失点：为了处理缺少点，Excel 使用插值，也就是说，只要缺少的点不到 30%，都将使用相邻点的权重平均值补足缺少的点。...如果要改为将缺少的点视为零，可以单击列表中的“零”； 聚合重复项使用：如果数据中包含时间戳相同的多个值，比如是同 一日期的值有N个，那么Excel 将默认取这些值的平均值作为这时间戳的值。...如果有对预测工作表有更多要求，可设置【置信区间】：设置预测值的上限和下限；置信区间值越小，上下限间的范围越小，反之，值越大上下限的范围越大。如下图是置信区间为95%和置信区间为80%的对比。
更准确地说，我们尝试使用一种变分自动编码器结构来填充一些时间序列序列，这些序列的特征是在真实场景中存在缺失数据。...这是因为所提到的时间段由于丢失的片断很少出现而显得足够一致，在这种情况下，可以用简单的插值填充这些片断，以获取完整且有价值的数据源来开发我们的方法。 ? 这些数据清晰和直观显示了不同的季节性水平。...在处理原始交通信号中缺失的值时，我们小心地用一个特殊的整数(假设0)替换相应的类别，以正确编码“缺失信息”的状态(这不适用于月、工作日、小时，它们总是已知的每个日期)。 编码器由一个LSTM单元组成。...它接收原始交通数据的拼接和分类特征的嵌入产生的3D序列作为输入。像在VAE架构中的每个编码器一样，，它会产生一个2D输出，用于逼近潜在分布的平均值和方差。解码器从二维潜在分布上采样，形成三维序列。...结果和应用 我们方法的主要目的是开发一种无监督的框架，该框架可以填充流量中出现的缺失部分。为了测试此任务的有效性，我们保留了部分数据以计算性能指标，例如经典的MSE / RMSE来验证重建能力。
如通过分析统计数据的散度情况，即数据变异指标，来对数据的总体特征有更进一步的了解，对数据的分布情况有所了解，进而通过数据变异指标来发现数据中的异常点数据。...1.造成缺失值的原因 信息暂时无法获取； 如商品售后评价、双十一的退货商品数量和价格等具有滞后效应。...2）数据填充 用一定的值去填充空值，从而使信息表完备化。通常基于统计学原理，根据初始数据集中其余对象取值的分布情况来对一个缺失值进行填充。 数据填充的方法有多种，此处先不展开，下面章节将会详细介绍。...常用填充统计量： 平均值： 对于数据符合均匀分布，用该变量的均值填补缺失值。 中位数： 对于数据存在倾斜分布的情况，采用中位数填补缺失值。 众数： 离散特征可使用众数进行填充缺失值。...平均值填充法： 将初始数据集中的属性分为数值属性和非数值属性来分别进行处理。
01、缺失值处理 由于人员录入数据过程中或者存储器损坏等原因，缺失值在一份数据中或多或少存在，所以首先就需要对缺失值进行处理，缺失值处理总的原则是：使用最可能的值代替缺失值，使缺失值与其他数值之间的关系保持最大...具体的常用方法如下： 删除缺失值（缺失值占比很小的情况） 人工填充 （数据集小，缺失值少） 用全局变量填充（将缺失值填充一常数如“null”） 使用样本数据的均值或中位数填充 用插值法（如拉格朗日法、...填充替换缺失值--fillna 如果缺失值不可以占比很多，就不能能够轻易的删除缺失值，可以用上述的插值方法填充缺失值。 核心代码和结果图 ? ?...02 异常值处理 异常值是数据集中偏离大部分数据的数据。从数据值上表现为：数据集中与平均值的偏差超过两倍标准差的数据，其中与平均值的偏差超过三倍标准差的数据（3σ原则），称为高度异常的异常值。...在分类、聚类算法中，需要使用距离来度量相似性的时候、或者使用PCA技术进行降维的时候，Z-score standardization表现更好。
Pandas使用两种设计来表示缺失数据，NaN（非数值）和Python None对象。 下面的单元格使用Python None对象代表数组中的缺失值。相应地，Python推断出数组的数据类型是对象。...并不是所有使用NaN的算数运算的结果是NaN。 ? 对比上面单元格中的Python程序，使用SAS计算数组元素的平均值如下。SAS排除缺失值，并且利用剩余数组元素来计算平均值。 ?...它们是： 方法 动作 isnull() 生成布尔掩码以指示缺失值 notnull() 与isnull()相反 drona() 返回数据的过滤版本 fillna() 返回填充或估算的缺失值的数据副本 下面我们将详细地研究每个方法...通过将.sum()方法链接到.isnull()方法，它会生成每个列的缺失值的计数。 ? 为了识别缺失值，下面的SAS示例使用PROC格式来填充缺失和非缺失值。...这之后是一个数据步骤，为col3 - col5迭代数组x ，并用&col6_mean替换缺失值。 SAS/Stat具有用于使用这里描述的一系列方法来估计缺失值的PROC MI。
好了，废话不多说，下面介绍几个神奇的方法。 数据筛选 先把数据导入进来，数据一共有4列，分别是日期，星期，品牌和数量，一共有14行数据。...方法很多，这里介绍一下，如何用apply来做， import pandas as pd data = pd.read_table("test.txt") def double_df(x):...删除Pandas中的NaN和空格 对于缺失数据的处理，无非两种方法，一种是直接删掉不要了，一种是添加进去一些别的数据，那Pandas怎么删除缺失值？...本来Pandas提供了dropna方法，直接一个方法就搞定了，但是有时候缺失值不是Nan，而是空格或者别的什么，死活删不掉，我就遇到过，然后折腾啊折腾，一直报ValueError的错误，但是我明明用了dropna...好，下面这个方法，是我搜集到的网上现有的三种删除缺失值的方法，可以直接用。
# 可以让你更好地了解哪些列缺失的数据更多，从而确定怎么进行下一步的数据清洗和分析操作。 DataDF.isnull().sum().sort_values(ascending=False) ?...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...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： 1) 以业务知识或经验推测（默认值）填充缺失值 2) 以同一指标的计算结果（均值、中位数、众数等）填充缺失值 3) 用相邻值填充缺失值 4)...如果想了解更多 fillna() 的详细信息参考 pandas.DataFrame.fillna pandas.pydata.org 2） 以同一指标的计算结果（均值、中位数、众数等）填充缺失值 平均值...填充后 4) 以不同指标的计算结果填充缺失值 关于这种方法年龄字段缺失，但是有屏蔽后六位的身份证号可以推算具体的年龄是多少。
数据分析 1、部分数据可以见上图； 2、中国音乐作者还是很多的，哈哈； 3、随着音乐设备和网络的普及，流行音乐的发展，可以看出2000年后作品越来越多，到2010年又下滑（经典就是经典，无法吐槽现在的音乐...）； 4、风格大家可以看出流行，摇滚，民谣占了一大半； 5、最后弄了一首周董的《不能说的秘密》做词云，想想小时候都是回忆啊。...之前的作业亮同学已经详细讲解了，我今天就贴下我的代码： 数据存储到mongodb数据库中，如图： 数据预处理 首先，导入库和数据： 字段类型转化 由于有些字段没有，填充了“不详”或None，所以age...（怎么就管不住我这双手呢，填空值可以直接转化，而且填充缺失值也很简单） 填补缺失值 我把一些值都替换成了0，我们通过列的平均值进行填充即可。...，由于数据量少，拉高了平均值，段子手是属于我们的！！！！
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