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....Pandas中的空值有三个:np.nan (Not a Number) 、 None 和 pd.NaT(时间格式的空值,注意大小写不能错),这三个值可以用Pandas中的函数isnull(),notnull...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。 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....replace(to_replace=None, value=None): 替换Series或DataFrame中的指定值,一般传入两个参数,to_replace为被替换的值,value为替换后的值。...四、填充缺失值 fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None): 填充Series或DataFrame中的空值
优化的数据结构:Pandas提供了几种高效的数据结构,如DataFrame和Series,它们是为了优化数值计算和数据操作而设计的。这些数据结构在内存中以连续块的方式存储数据,有助于提高数据访问速度。...DataFrame的一列就是Series,Series可以转化为DataFrame,调用方法函数to_frame()即可 Series 是 pandas 中的一种数据结构,可以看作是带有标签的一维数组。...值(Values): 值是 Series 中存储的实际数据,可以是任何数据类型,如整数、浮点数、字符串等。...inplace:是否原地替换。布尔值,默认为False。如果为True,则在原DataFrame上进行操作,返回值为None。limit:int, default None。...如果method未被指定, 在该axis下,最多填充前 limit 个空值(不论空值连续区间是否间断)downcast:dict, default is None,字典中的项为,为类型向下转换规则。
在数据分析工作中,Pandas 的使用频率是很高的,一方面是因为 Pandas 提供的基础数据结构 DataFrame 与 json 的契合度很高,转换起来就很方便。...,有些字段存在空值 NaN 的可能,这时就需要使用 Pandas 中的 isnull 函数进行查找。...如何用 SQL 方式打开 Pandas Pandas 的 DataFrame 数据类型可以让我们像处理数据表一样进行操作,比如数据表的增删改查,都可以用 Pandas 工具来完成。...3、使用Numpy中的array方法 np.array(df) pandas.DataFrame.fillna 用指定的方法填充NA/NaN DataFrame.fillna(value = None...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。
在数据分析工作中,Pandas 的使用频率是很高的,一方面是因为 Pandas 提供的基础数据结构 DataFrame 与 json 的契合度很高,转换起来就很方便。...,有些字段存在空值 NaN 的可能,这时就需要使用 Pandas 中的 isnull 函数进行查找。...如何用 SQL 方式打开 Pandas Pandas 的 DataFrame 数据类型可以让我们像处理数据表一样进行操作,比如数据表的增删改查,都可以用 Pandas 工具来完成。...3、使用Numpy中的array方法 1np.array(df) pandas.DataFrame.fillna 用指定的方法填充NA/NaN DataFrame.fillna(value = None...2 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。
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。...# 一行数据只要有一个字段存在空值即删除 user_info.dropna(axis=0, how="any") ------------------------------...male 1978-08-08 Alice 30.0 unknown 1988-10-17 # 一行数据所有字段都为空值才删除...,如:将 "unknown" 进行替换。...,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。
脏数据的清洗 比如在使用Oracle等数据库导出csv file时,字段间的分隔符为英文逗号,字段用英文双引号引起来,我们通常使用大数据工具将这些数据加载成表格的形式,pandas ,spark中都叫做...dataframe 对与字段中含有逗号,回车等情况,pandas 是完全可以handle 的,spark也可以但是2.2之前和gbk解码共同作用会有bug 数据样例 1,2,3 "a","b, c","...缺失值的处理 pandas pandas使用浮点值NaN(Not a Number)表示浮点数和非浮点数组中的缺失值,同时python内置None值也会被当作是缺失值。...DataFrame使用isnull方法在输出空值的时候全为NaN 例如对于样本数据中的年龄字段,替换缺失值,并进行离群值清洗 pdf["AGE"] = pd.to_numeric(pdf["AGE"],...").dropDuplicates() 当然如果数据量大的话,可以在spark环境中算好再转化到pandas的dataframe中,利用pandas丰富的统计api 进行进一步的分析。
others Python合并多个EXCEL工作表 pandas中Series和Dataframe数据类型互转 相同字段合并 Python小技巧 简单的表达式 列表推导式 交换变量 检查对象使用内存情况...c'] # 重命名列名(需要将所有列名列出,否则会报错) pd.isnull() # 检查DataFrame对象中的空值,并返回⼀个Boolean数组 pd.notnull() # 检查DataFrame...对象中的⾮空值,并返回⼀个Boolean数组 df.dropna() # 删除所有包含空值的⾏ df.dropna(axis=1) # 删除所有包含空值的列 df.dropna(axis=1,thresh...=n) # 删除所有⼩于n个⾮空值的⾏ df.fillna(value=x) # ⽤x替换DataFrame对象中所有的空值,⽀持 df[column_name].fillna(x) s.astype.../archive/数据汇总.csv",index=False) pandas中Series和Dataframe数据类型互转 pandas中series和dataframe数据类型互转 利用to_frame
#pandas.DataFrame.loc loc这个代码有点像Excel里面的鼠标左键,可以随意拉动你需要的数据进行切片。...值 2)在pandas中,将缺失值表示为NA,表示不可用not available。...DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False) # 默认(axis=0)是逢空值剔除整行,设置关键字参数...: DataFrame.fillna https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.fillna.html...”这样的默认值进行替换。
比较操作参考:Pandas知识点-比较操作 ==和eq()方法可以用于比较Pandas中的数据,那equals()和它们有什么区别呢?本文会进行介绍。...二、索引值对结果的影响不同 equals()比较两个DataFrame或Series,索引值相等的列或行可以进行比较,如索引1和1.0分别是整数和浮点数,但值是相等的,对应的行或列可以进行比较。...而使用eq()方法时,比较结果的索引与调用eq()的DataFrame或Series相同。 三、对空值的判断结果不同 equals()比较时,DataFrame或Series中的空值可以判断为相等。...两个None的比较结果虽然相等,但因为在的DataFrame中None表示的是np.NaN,所以比较结果也为False。np.NaN和None比较也一样,结果为False。...当然,也可以先将空值替换成其他值后再比较,那就是另一种方式了。
,我们在模型训练中可以看到基本上到处都存在着Pandas处理,在最基础的OpenCV中也会有很多的Pandas处理,所以我OpenCV写到一般就开始写这个专栏了,因为我发现没有Pandas处理基本上想好好的操作图片数组真的是相当的麻烦...版本:1.4.4 ---- DataFrame删除NaN空值 在数据操作的时候我们经常会见到NaN空值的情况,很耽误我们的数据清理,那我们使用dropna函数删除DataFrame中的空值。...fillna测试 pandas.DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast...inplace:是否原地替换。布尔值,默认为False。如果为True,则在原DataFrame上进行操 作,返回值为None。 limit:int,default None。...如果method未被指定, 在该axis下,最多填充前 limit 个空值(不论空值连续区间是否间断) downcast:dict, default is None,字典中的项为,为类型向下转换规则。
在整本书中,我们将缺失数据称为空值或NaN值。 缺失数据惯例中的权衡 许多方案已经开发出来,来指示表格或DataFrame中是否存在缺失数据。...None:Python 风格的缺失数据 Pandas 使用的第一个标记值是None,这是一个 Python 单例对象,通常用于 Python 代码中的缺失数据。...Pandas 中的NaN和None NaN和None都有它们的位置,并且 Pandas 的构建是为了几乎可以互换地处理这两个值,在适当的时候在它们之间进行转换: pd.Series([1, np.nan...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。...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。
1、前言 pandas是python数据分析中一个很重要的包; 在学习过程中我们需要预备的知识点有:DataFrame、Series、NumPy、NaN/None; 2、预备知识点详解 NumPy...(参考:Series与DataFrame) NaN/None: python原生的None和pandas, numpy中的numpy.NaN尽管在功能上都是用来标示空缺数据。...(): 将无效值替换成为有效值 具体用法参照:处理无效值 4、Pandas常用函数 函数 用法 DataFrame.duplicated() DataFrame的duplicated方法返回一个布尔型...DataFrame.drop_duplicates() 它用于返回一个移除了重复行的DataFrame DataFrame.fillna() 将无效值替换成为有效值 5、Pandas常用知识点 5.1...文件中,参数sep表示字段之间用’,’分隔,header表示是否需要头部,index表示是否需要行号。
在数据分析工作中,Pandas 的使用频率是很高的,一方面是因为 Pandas 提供的基础数据结构 DataFrame 与 json 的契合度很高,转换起来就很方便。...格式和压缩相关参数 id name age 0 1 gz 10 1 2 lh 12 - `thousands`: str,default None,千分位分割符,如 `,`...如果使用 zip,那么 ZIP 包中必须只包含一个文件。设置为 None 则不解压。...,有些字段存在空值 NaN 的可能,这时就需要使用 Pandas 中的 isnull 函数进行查找。...如何用SQL方式打开Pandas Pandas 的 DataFrame 数据类型可以让我们像处理数据表一样进行操作,比如数据表的增删改查,都可以用 Pandas 工具来完成。
df.info():主要用于提供关于DataFrame的一般信息,如列索引、数据类型、非空值数量以及内存使用情况。它不会提供数值型数据的统计摘要,而是更多地关注于数据集的整体结构和数据类型。...五、pandas中的索引操作 pandas⽀持四种类型的多轴索引,它们是: Dataframe.[ ] 此函数称为索引运算符 Dataframe.loc[ ] : 此函数⽤于标签 Dataframe.iloc...七、apply() 函数使用方法 如果需要将函数应⽤到DataFrame中的每个数据元素,可以使⽤ apply() 函数以便将函数应⽤于给定dataframe中的每⼀⾏。...DataFrame的索引值保留在附加的DataFrame中,设置ignore_index = True可以避免这种情况。...pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None) Index: 就是层次字段,要通过透视表获取什么信息就按照相应的顺序设置字段 Values
这种格式与CSV格式还有点不同,CSV格式是字段间用相同的符号隔开,而图中的文件可能是用 Fortran 写的,每个字段的长度固定为30个字符,此外,其中有不少特征值比如30XXX代表缺测/微量的情况,...一、 目标和步骤 将上图示例的文件处理为(站点,时间)坐标的 nc 格式数据,方便以后直接读取,主要有以下几个步骤: 将文本文件读取为 DataFrame 并将无效值替换为 Nan 将时间信息处理为...pandas 可用的时间坐标 将 DataFrame 进一步转换为 Dataset 并补充经纬度、站点名称信息 目标如图所示 ?...plt 定义处理过程中的函数: 处理时间坐标,利用 datetime 将整形的年、月、日转换为 pandas 的时间戳 def YMD_todatetime(ds): # 读取年月日数据,转换为...na_values = [32700, 32744, 32766] # 分别代表 微量、空白、缺测,读取时替换为Nan df = pd.DataFrame() # 先建立一个空表,然后append
检查 pandas有用于检查数据值的方法。DataFrame的.head()方法默认显示前5行。.tail()方法默认显示最后5行。行计数值可以是任意整数值,如: ?...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。...缺失值的识别 回到DataFrame,我们需要分析所有列的缺失值。Pandas提供四种检测和替换缺失值的方法。...在这种情况下,行"d"被删除,因为它只包含3个非空值。 ? ? 可以插入或替换缺失值,而不是删除行和列。.fillna()方法返回替换空值的Series或DataFrame。...下面的示例将所有NaN替换为零。 ? ? 正如你可以从上面的单元格中的示例看到的,.fillna()函数应用于所有的DataFrame单元格。
、创建dataframe 3、 选择和切片筛选 4、增加删除列 5、排序 6、处理缺失值 7、分组统计 8、join操作 9、空值判断 10、离群点 11、去重 12、 生成新列 13、行的最大最小值...# 选择一列的几种方式,比较麻烦,不像pandas直接用df['cols']就可以了 # 需要在filter,select等操作符中才能使用 color_df.select('length').show...方法 #如果a中值为空,就用b中的值填补 a[:-2].combine_first(b[2:]) #combine_first函数即对数据打补丁,用df2的数据填充df1中的缺失值 df1.combine_first...df1.na.fill({'LastName':'--', 'Dob':'unknown'}).show() 9、空值判断 有两种空值判断,一种是数值类型是nan,另一种是普通的None # 类似 pandas.isnull...from pyspark.sql.functions import isnull, isnan # 1.None 的空值判断 df = spark.createDataFrame([(1, None
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