在Excel中，我们可以看到行、列和单元格，可以使用“=”号或在公式中引用这些值。...df.columns 提供列（标题）名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度，在本例中为4行5列。 图3 使用pandas获取列 有几种方法可以在pandas中获取列。...要获取前三行，可以执行以下操作： 图8 使用pandas获取单元格值 要获取单个单元格值，我们需要使用行和列的交集。...记住这种表示法的一个更简单的方法是：df[列名]提供一列，然后添加另一个[行索引]将提供该列中的特定项。 假设我们想获取第2行Mary Jane所在的城市。...接着，.loc[[1,3]]返回该数据框架的第1行和第4行。 .loc[]方法 正如前面所述，.loc的语法是df.loc[行，列]，需要提醒行（索引）和列的可能值是什么？
Python特别灵活，肯定方法不止一种，这里介绍一种我觉得比较简单的方法。...如下图，使用x == np.max(x) 获得一个掩模矩阵，然后使用where方法即可返回最大值对应的行和列。 where返回一个长度为2的元组，第一个元素保存的是行号，第二个元素保存的是列号。
标签：动态数组 如下图1所示，在数据中有些为值错误#N/A数据，如果想要获取第一个出现#N/A数据的行上方行的数据（图中红色数据，即图2所示的数据），如何使用公式解决？...图1 图2 如示例图2所示，可以在单元格G2中输入公式： =LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA(x),0...如果想要只获取第5列#N/A值上方的数据，则将公式稍作修改为： =INDEX(LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA...TAKE(data,i),i-1)),,5) 也可以使用公式： =LET(d,FILTER(E2:E18,NOT(ISNA(E2:E18))),DROP(d,ROWS(d)-1)) 如果数据区域中#N/A值的位置发生改变...，那么上述公式会自动更新为最新获取的值。
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....此外，在数据处理的过程中，也可能产生缺失值，如除0计算，数字与空值计算等。 二、判断缺失值 1....其他参数这里就不展开了，有需要可以自己添加。 其实replace()函数已经可以用于缺失值的填充处理了，直接一步到位，而不用先替换成空值再处理。当然，先替换成空值，可以与空值一起处理。 2....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)。...subset: 删除空值时，只判断subset指定的列(或行)的子集，其他列(或行)中的空值忽略，不处理。当按行进行删除时，subset设置成列的子集，反之。
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。...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。...在该方法中，如果缺少任何单个值，则整个记录将从分析中排除。 如果我们确信这个特征（列）不能提供有用的信息或者缺少值的百分比很高，我们可以删除整个列。...现在你已经学会了如何用pandas清理Python中的数据。我希望这篇文章对你有用。如果我有任何错误或打字错误，请给我留言。
5、文本中缺失值处理，缺失数据要么是没有（空字符串），要么是用某个标记值表示的，默认情况下，pandas会用一组经常出现的标记值进行识别，如NA、NULL等。查找出结果以NAN显示。...2、索引上的合并 （1）普通索引的合并 Left_index表示将左侧的行索引引用做其连接键 right_index表示将右侧的行索引引用做其连接键 上面两个用于DataFrame中的连接键位于其索引中...（2）对于pandas对象（如Series和DataFrame）,可以pandas中的concat函数进行合并。...（2）将‘长格式’旋转为‘宽格式’ 2、转换数据 （1）数据替换，将某一值或多个值用新的值进行代替。（比较常用的是缺失值或异常值处理，缺失值一般都用NULL、NAN标记，可以用新的值代替缺失标记值）。...一对一替换：用np.nan替换-999 多对一替换：用np.nan替换-999和-1000. 多对多替换：用np.nan代替-999,0代替-1000. 也可以使用字典的形式来进行替换。
axis 参数用于控制行或列，跟其他不一样的是，axis=0 （默认）表示操作行，axis=1 表示操作列。 how 参数可选的值为 any（默认） 或者 all。...any 表示一行/列有任意元素为空时即丢弃，all 一行/列所有值都为空时才丢弃。 subset 参数表示删除时只考虑的索引或列名。...thresh参数的类型为整数，它的作用是，比如 thresh=3，会在一行/列中至少有 3 个非空值时将其保留。...NaN James NaN Andy NaN Alice 30.0 Name: age, dtype: float64 对于 DataFrame，可以指定每列要替换的值...，还可以使用正则表达式来替换，如：将空白字符串替换成空值。
axis 参数用于控制行或者列，跟其他不一样的是，axis=0（默认） 表示操作行，axis=1 表示操作列。 how 参数可选的值 为any（默认）或者all。...any表示一行/列有任意元素为空时即丢弃，all 一行/列所有值都为空时才丢弃。 subset 参数表示删除时只考虑的索引或列名。...thresh参数的类型为整数，它的作用是，比如 thresh =3 ，会在一行/列至少有3 个非空值时将其保留。...22.0 shenzhen NaN NaT 风 25.0 XiAn feamle 2020-10-20 #类似地，我们可以将特定的字符串进行替换， 如age 中的NaN...中的元素传给有缺失值的。
如何保留series中前两个频次最多的项，其他项替换为‘other’ np.random.RandomState(100) # 从1~4均匀采样12个点组成series ser = pd.Series(...如何用最少出现的字符替换空格符 my_str = 'dbc deb abed gade' # 方法 ser = pd.Series(list('dbc deb abed gade')) # 统计元素的频数...如何改变导入csv文件的列值 改变列名‘medv’的值，当列值≤25时，赋值为‘Low’；列值>25时，赋值为‘High’. # 使用converters参数，改变medv列的值 df = pd.read_csv...如何用平均值替换相应列的缺失值 df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/Cars93_miss.csv...获取每列包含行方向上最大值的个数 count_series = df.apply(np.argmax, axis=1).value_counts() print(count_series) # 输出行方向最大值个数最多的列的索引
，练习中的其他代码才能正常运行。...答案： 4.如何从1维数组中提取满足给定条件的元素？ 难度：1 问题：从arr数组中提取所有奇数元素。 输入： 输出： 答案： 5.在numpy数组中，如何用另一个值替换满足条件的元素？...难度：3： 问题：选择没有nan值的iris_2d数组的行。 答案： 36.如何找到numpy数组的两列之间的相关性？...难度：2 问题：找出数组iris_2d是否有缺失的值。 答案： 38.如何在numpy数组中使用0替换所有缺失值？ 难度：2 问题：在numpy数组中用0替换nan。...难度：4 问题：计算有唯一值的行数。 输入： 输出： 输出包含10列，表示1到10之间的数字。这些值是相应行中数字数量。 例如，单元（0,2）的值为2，这意味着数字3在第一行中恰好出现2次。
']='普通住宅' 检查缺失值 df['住宅类别'].isnull() # 输出‘住宅类别中’所有的值是否为空 df['住宅类别'].isnull().any() # 检查‘住宅类别中’是否有一列为空...df.isnull().any() # 检查所有列中是否含有控制 df.isnull().sum() # 对所有列中的空值进行计数 移除缺失值 # 函数作用：删除含有空值的行或列 # axis:维度，...axis=0表示index行,axis=1表示columns列，默认为0 # how:"all"表示这一行或列中的元素全部缺失（为nan）才删除这一行或列，"any"表示这一行或列中只要有元素缺失，就删除这一行或列...# subset：在某些列的子集中选择出现了缺失值的列删除，不在子集中的含有缺失值得列或行不会删除（有axis决定是行还是列） # inplace：刷选过缺失值得新数据是存为副本还是直接在原数据上进行修改...value:需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 # method：ffill:用缺失值前面的一个值代替缺失值，如果axis =1，那么就是横向的前面的值替换后面的缺失值
如二行三列 print(t1[1,2]) # 8 # 取多个不连续的值，[[行，行。。。]...= t)只有一个1，其他全是0，结果是1；数组中有一个nan存在 ； 处理数组中的nan：一般是将nan替换成0 import numpy as np t = np.arange(24).reshape...] [ 6. 7. 8. nan nan nan] [12. 13. 14. 15. 16. 17.] ''' # ----- 将数组中的nan替换为每一列的平均值 ------ for i...# 循环6次可以取到6列数组，前三行不含有nan；因此需要判断含列是否有nan，含有nan的列才需要替换 # [ 0. 6. 12. 18...用均值不用0代替nan的好处是，如果将某列的某个值替换成0，将会影响一整列的均值。使用列中不是nan的其他元素的均值代替，可以提高准确性。对于inf的处理类似，可以替换成0。
取1之后每一行对应2之前每一列 bool索引 df[bool判断表达式] 如：df[(df['列索引名']>10) & (df['列索引名']<20 )] 取df中指定列索引对应的值中10-20之间的元素...缺值处理 pd.isnull(t) 返回的数组中NaN为True，否则为False pd.notnull(t) 返回的数组中NaN为False，否则为True t.dropna(axis=0) 删除包含...t.fillna(值) 将NaN填充为指定的值，常填充均值等，如t.fillna(t.mean()) 会将NaN对应列的均值进行填充 t['列索引名'] = t['列索引名'].fillna(t['列索引名...'].mean()) 只将指定索引对应的列中NaN对应的值进行填充均值 合并 join() 按行合并 df1.join(df2) merge()按列合并 df1.merge(df2, on='操作的列名...', how='inner')内连接（默认） 交集 df1.merge(df2, on='a')方法会将df1中a列的值和df2中a列的值进行比较，然后将相等的值对应的整行进行合并，而且返回的结果中只包含具有可以合并的行
对于一个给定的DataFrame，可以使用 shift() 函数前移（前面的缺失值用NaN补全）或后移（后面的缺失值用NaN补全）来采集定长切片保存至列中。...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...可以看到，通过前移序列，我们得到了一个原始的监督学习问题（ X 和 y 的左右顺序是反的）。忽略行标签，第一列的数据由于存在NaN值应当被丢弃。...在这种问题中，我们在一个时间序列中不是仅有一组观测值而是有多组观测值（如温度和大气压）。此时时间序列中的变量需要整体前移或者后移来创建多元的输入序列和输出序列。我们稍后将讨论这个问题。...除此之外，具有NaN值的行已经从DataFrame中自动删除。 我们可以指定任意长度的输入序列（如3）来重复这个例子。
2行第2列和第5行第4列分别被各自列的均值替换。...': 1.1, 'col4': 1.2}) # 用不同值替换不同列的缺失值 nan_result_pd6 = df.fillna(df.mean()['col2':'col4']) # 用各自列的平均数替换缺失值...在示例中， nan_result_pd4、nan_result_pd5、nan_result_pd6 分别使用0、不同的值、平均数替换缺失值。...更有效的是，如果数据中的缺失值太多而无法通过列表形式穷举时，replace 还支持正则表达式的写法。 当列中的数据全部为空值时，任何替换方法都将失效，任何基于中位数、众数和均值的策略都将失效。...除了可以使用固定值替换外（这种情况下即使替换了该特征也没有实际参与模型的价值），最合理的方式是先将全部为缺失值的列删除，然后再做其他处理。
=12 跳过开头12行 数据是从第13行开始的 usecols 就是获取下标为6，7列 的内容 unpack=True： 读取的内容是否分开显示，默认为False False返回一个大列表， 如果为True...否则数据显示有问题 数据被会names(列标签)占用，可以先读取，获取 行和列，如果没有头标签，再设置names标签 其他参数： 文件读取部分数据 skiprows=2 跳过前2行 skiprows...|AAPL'],value=np.nan)#用np.nan替换？或.或$原字符 print(data) 其他作用 # df.replace(r'\?|\....DataFrame 类型 再进行其他缺省值处理 3、平均值替换 4、删除缺省参数 5、指定内容填充 额外补充： 文件写入时，注意点 # float_format='%.2f' #保留两位小数...# 如果数据结构中有缺省值NaN时， 在写入文件时要添加设置缺省参数 na_rap = "NaN" 否则写入时会显示空白 # data.to_csv("frame.csv", na_rap = "NaN
引 言 通常获取数据通常都是不完整的，缺失值、零值、异常值等情况的出现导致数据的质量大打折扣，而数据预处理技术就是为了让数据具有更高的可用性而产生的，在本文中让我们学习一下如何用Python进行数据预处理...先创建一个普通的DataFrame，再通过reindex()函数去重构索引，创建出一个带有缺失值的DataFrame，其中（NaN即表示缺失值）如以下代码所示。...axis参数进行行或列的空值判断，默认为axis=0也就是判断每一列中是否存在空值，axis=1时用于判断行。...如果想要统计每一行或列中含有空值的个数，可在any()函数的后面加入求和函数sum()，如以下代码所示。...mask函数替换数据中2条异常值。
空值上的操作 正如我们所看到的，Pandas 将None和NaN视为基本可互换的，用于指示缺失值或空值。为了促进这个惯例，有几种有用的方法可用于检测，删除和替换 Pandas 数据结构中的空值。...(axis='columns') 2 0 2 1 5 2 6 但这也会丢掉一些好的数据; 你可能更愿意删除全部为 NA 值或大多数为 NA 值的行或列。...你也可以指定how ='all'，它只会丢弃全部为空值的行/列： df[3] = np.nan df 0 1 2 3 0 1.0 NaN 2 NaN 1 2.0 3.0 5 NaN 2 NaN 4.0...参数允许你为要保留的行/列指定最小数量的非空值： df.dropna(axis='rows', thresh=3) 0 1 2 3 1 2.0 3.0 5 NaN 这里删除了第一行和最后一行，因为它们只包含两个非空值...填充空值 有时比起删除 NA 值，你宁愿用有效值替换它们。这个值可能是单个数字，如零，或者可能是某种良好的替换或插值。
我一般会用 df, df1, df2 这些作为 DataFrame 数据类型的变量名，我们以例子中的 df2 为例， 列索引是 [‘English’, ‘Math’, ‘Chinese’]，行索引是...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。...去重复的值： 数据采集可能存在重复的行，这时只要使用 drop_duplicates() 就会自动把重复的行去掉。...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。...用于将系列中的每个值替换为另一个值，该值可以从函数，a dict或a 派生Series。
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"...axis = 1, thresh = 2)) # axis=1按列操作，thresh 指示这一列或行中有两个或以上的非NaN 值的行或列被保留 通过布尔判断，也是可以实现删除 NaN 的功能。...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...replace() 将数据替换成其他数据，可以一对一的替换也可一堆多的替换数据。...下的值为NaN concat 函数 同样的可以指定是按行操作还是按列操作。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
