文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

数据导入与预处理-第5章-数据清理

常见的插补算法有线性插值和最邻近插值：线性插值是根据两个已知量的直线来确定在这两个已知量之间的一个未知量的方法，简单地说就是根据两点间距离以等距离方式确定要插补的值；最邻近插值是用与缺失值相邻的值作为插补的值...isnull()、notnull()、isna()和notna()方法均会返回一个由布尔值组成、与原对象形状相同的新对象 其中isnull()和isna()方法的用法相同，它们会在检测到缺失值的位置标记...’或’bfill’表示将最后一个有效值向前传播，也就是说使用缺失值后面的有效值填充缺失值。...： # 删除缺失值 -- 将缺失值出现的行全部删掉 na_df.dropna() 输出为： 保留至少有3个非NaN值的行： # 保留至少有3个非NaN值的行 na_df = pd.DataFrame...，仅保留最后一次出现的数据项；'False’表示所有相同的数据都被标记为重复项。

4.4K20

数据科学 IPython 笔记本 7.7 处理缺失数据

Pandas 中的缺失数据 Pandas 处理缺失值的方式受到其对 NumPy 包的依赖性的限制，NumPy 包没有非浮点数据类型的 NA 值的内置概念。...删除空值 除了之前使用的掩码之外，还有一些方便的方法，dropna()（删除 NA 值）和fillna()（填充 NA 值）。...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。...df.fillna(method='ffill', axis=1) 0 1 2 3 0 1.0 1.0 2.0 2.0 1 2.0 3.0 5.0 5.0 2 NaN 4.0 6.0 6.0 请注意，如果在前向填充期间前一个值不可用

4K20
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

R&Python Data Science系列:数据处理(5)--字符串函数基于R(一)

非结构化数据，没有结构性的数据，各种文档、图片、视频、音频等都属于非结构化数据。对于非结构性数据，一般直接整体进行存储，而且通常存储为二进制的数据格式。...组合两个或者多个字符串或者将字符向量合并为字符串，返回一个字符串 str_c(..., sep = "", collapse = NULL) 参数 sep : 字符串之间的分割方式使用sep参数控制...str_pad()函数 字符串填充函数。指定字符串的长度，不足长度的位置用填充符填充，字符串长度已经长于指定长度，不填充。...参数 decreasing : 排序方式，默认升序 na_last : 是否将缺失值排在最后 locale : 区域设置，一般默认是英语 text <- c("1", "2", "E", "F",...str_replace_na()函数 将NA转换成字符串NA，不然字符串之间操作缺失值会传染。

74720

精品教学案例 | 金融贷款数据的清洗

一般来说，在进行数据清洗的时候会先使用isnull函数来查看对应的缺失值所对应的地方，如果直接使用isnull函数来对数据进行缺失值的直接查看，那么返回一个布尔类型数据集，该数据集与原始数据格式相同，例如一个数据集使用了...，对所有缺失值均使用缺失值所在的后一个非缺失值的值来进行填补。...该函数的默认值填补是使用了在一个或多个缺失值的前后非空值部分，将其等分填入，即简单的拉格朗日插值法。...，而只有较少数据列有缺失的时候，此时使用建模方法进行填充就等于使用别的所有的无缺失值的列来预测该存在缺失值的列，从而就转化为了一个建模与预测的问题。...接下来就是删除重复值，一般使用drop_duplicated()来删除，其参数keep设置为first时，代表删除重复值时保留第一次出现的数据，设置为last时代表删除重复值时保留最后出现的数据，设置为

4.4K21

关于南丁格尔图的“绘后感”

不同的数据整理的方式会有不同。即使作相同的图，也没法完全照套相同图形的代码。即“一图一码”。 再说点其他跑题的内容。 不久前，我同学委托我帮助其画图，于是给了我如下的样图，让我照着画。...三、针对上述表格的具体操作 有了上面叙述的原则，我们尝试将原始获得的表格进行整理。 在上面的表格中，我们需要表现的是微生物种名和两种方式的值之间的关系。...如下图（这里是调整成了90度方向） 图片 如果在柱状图上方标注好文字信息，再添加极坐标旋转，同样文字不会旋转。...正确应该是，上表中，uniq.ID为NA，然后根据uniq.species列对应的非NA行填入顺序编号1到26，于是我重新编号。...必须与变量中的值对应，因子水平中没有的变量会被设置成缺失值(NA) 关于x轴的顺序。由于本次数据x轴本身也是分类变量，理论上也要先因子化，才能进行映射画图。

23960

R语言基因组数据分析可能会用到的data.table函数整理

，默认Windows是"\r\n",其它的是"\n"； na,na 值的表示，默认""； dec 小数点的表示，默认"...显示没有联合成功的行列 value.var 填充值的列，默认会猜测 现在我需要取数据DT的v1,v2两列相同的情况作为汇总的一类，对它们的v4值取平均，转换如下，...作为一个影响因素，作为tag，先按v1、v2汇总，再将对应的v4值分为v3=1和v3=2两类，查看v1、v2取值相同v3不同对应v4的情况，这个时候用dcast或者会更加方便，如下 melt...，默认FALSE，像rbind一样，直接bind，当时TRUE的时候，至少要有一个对象的一列要存在行名； fill 如果TRUE，缺失的列用NA填充，这个时候bind的对象可以不同列数，并且use.names...； nomatch 不匹配时返回的值，强制转化整型 好了，写到这里写的都有点累了，再介绍最后一个函数，有时候我们需要了解你写的这个脚本运行所花费的时间，这个时候保存开始运行时间和结束运行时间

3.2K10

没有完美的数据插补法，只有最适合的

）与后推法（NOCB，Next Observation Carried Backward，与LOCF方向相反——使用缺失值后面的观测值进行填补） 这是分析可能缺少后续观测值的纵向重复测量数据的常用方法...在迭代过程中，我们插入缺失数据变量的值，再使用所有数据行来预测因变量。重复这些步骤，直到上一步与这一步的预测值几乎没有什么差别，也即收敛。 该方法“理论上”提供了缺失数据的良好估计。...首先，因为替换值是根据其他变量预测的，他们倾向于“过好”地组合在一起，因此标准差会被缩小。我们还必须假设回归用到的变量之间存在线性关系——而实际上他们之间可能并不存在这样的关系。...KNN既可以预测离散属性（k近邻中最常见的值）也可以预测连续属性（k近邻的均值）。 根据数据类型的不同，距离度量也不尽相同： 1、连续数据：最常用的距离度量有欧氏距离，曼哈顿距离以及余弦距离。...其非参数的特性在某些数据非常“不寻常”的情况下非常有优势。 KNN算法的一个明显缺点是，在分析大型数据集时会变得非常耗时，因为它会在整个数据集中搜索相似数据点。

2.5K50

pandas 缺失数据处理大全（附代码）

type(pd.Series([1,None],dtype='O')[1]) >> NoneType 3、NA标量 pandas1.0以后的版本中引入了一个专门表示缺失值的标量pd.NA，它代表空整数...pd.NA的目标是提供一个缺失值指示器，可以在各种数据类型中一致使用(而不是np.nan、None或者NaT分情况使用)。...五、缺失值填充 一般我们对缺失值有两种处理方法，一种是直接删除，另外一种是保留并填充。下面先介绍填充的方法fillna。...除了用前后值来填充，也可以用整个列的均值来填充，比如对D列的其它非缺失值的平均值8来填充缺失值。...删除缺失值也非情况，比如是全删除还是删除比较高缺失率，这个要看自己的容忍程度，真实的数据必然会存在缺失的，这个无法避免。

2.3K20

pandas 缺失数据处理大全

type(pd.Series([1,None],dtype='O')[1]) >> NoneType 3、NA标量 pandas1.0以后的版本中引入了一个专门表示缺失值的标量pd.NA，它代表空整数...pd.NA的目标是提供一个缺失值指示器，可以在各种数据类型中一致使用(而不是np.nan、None或者NaT分情况使用)。...五、缺失值填充 一般我们对缺失值有两种处理方法，一种是直接删除，另外一种是保留并填充。下面先介绍填充的方法fillna。...除了用前后值来填充，也可以用整个列的均值来填充，比如对D列的其它非缺失值的平均值8来填充缺失值。...删除缺失值也非情况，比如是全删除还是删除比较高缺失率，这个要看自己的容忍程度，真实的数据必然会存在缺失的，这个无法避免。

33520

R语言中的特殊值及缺失值NA的处理方法

通常来说，R语言中存在： NA NULL NaN Inf/-Inf 这四种数据类型在R中都有相应的函数用以判断。 NA NA即Not available，是一个长度为1的逻辑常数，通常代表缺失值。...另外，NA和“NA”不可以互换。 NULL NULL是一个对象（object），当表达式或函数产生无定义的值或者导入数据类型未知的数据时就会返回NULL。...drop_na(df,X1) # 去除X1列的NA 2 填充法 用其他数值填充数据框中的缺失值NA。...fill(df,X1,.direction = "up") # 将NA下一行的值填充到df的X1列中的NA 除此之外，类似原理的填充法还有均值填充法（用该变量的其余数值的均值来填充）、LOCF（last...4 回归填补法 假定有身高和体重两个变量，要填补体重的缺失值，我们可以把体重作为因变量，建立体重对身高的回归方程，然后根据身高的非缺失值，预测体重的缺失值。

2.8K20

如何应对缺失值带来的分布变化？探索填充缺失值的最佳插补算法

我们假设存在一个潜在的分布P*，从中得出观察值X*。此外，还绘制了一个与X*相同维数的0/1向量，我们称这个向量为M，实际观测到的数据向量X被M掩码为X*。...在数学中，对于所有m和x: 非随机缺失(MNAR):这里一切皆有可能，我们不能笼统地概括。但是最终我们需要学习给定一个模式m '中观测值的缺失值的条件分布，以便在另一个模式m中推算。...而均值插补低估了beta值，回归插补则高估了beta值。回归插补因为条件均值插补人为地增强了变量之间的关系，这将导致在科学和（数据科学）实践中估计出的效应被过高估计！...虽然在使用最大似然等标准程序时这可能是正确的，但如果想要找到一个好的（非参数的）插补方法，情况并非如此。...如果在少于200个观察的情况下，可以选择更简单的方法，如高斯插补。如果你想从这些方法中找到最好的，可以尝试使用论文中的评分规则来找到最好的方法。 最后别忘了这些方法都无法有效地处理插补不确定性！

20610

R语言数据分析与挖掘(第一章):数据预处理(1)——缺失值处理

如果存在缺失值，返回TRUE，反正为FALSE。我们以DMwR中的一个数据集algae来演示数据的缺失值处理过程。...(3)完全非随机缺失则属于较为严重的问题，指数据的缺失依赖于变量本身，我们往往需要去检查数据的搜集过程，较多的调查对象没有回答某一个问题，需要弄明白为什么他们不回答?是涉及隐私或者问题设置不清楚?...输出结果的最后一行中每个数字表示对应的变量的缺失值个数，如变量chla对应的最后一行，数字12表示该变量一共缺失12个数据，即12条记录，最后的数据33表示所有变量缺失数据的总个数。...参数介绍: X:一个向量、矩阵或者数据框; delimiter:一个特征向量，用于区分插补变量，如果赋值则表示变量的值己被插补，如果不赋值，则用于判断缺失模型，默认为NULL: plot:逻辑值，指定是否绘制图形...图形底部的红色箱线图表示变量mxPH在mnO2缺失下的数据分布，淡蓝色表示mnO2完整下的数据分布;左边的图含义相同，但由于变量mnO2只含有一个缺失值，故左边只有浅色箱线图。

4K41

手把手教你用pandas处理缺失值

处理缺失值的相关函数列表如下： dropna：根据每个标签的值是否是缺失数据来筛选轴标签，并根据允许丢失的数据量来确定阈值 fillna：用某些值填充缺失的数据或使用插值方法(如“ffill”或“bfill...在Series上使用dropna，它会返回Series中所有的非空数据及其索引值： In: from numpy import nan as NA data = pd.Series([1, NA, 3.5...0.274992 0.228913 1.352917 5 0.886429 -2.001637 -0.371843 6 1.669025 -0.438570 -0.539741 用于重建索引的相同的插值方法也可以用于...例如，你可以将Series的平均值或中位数用于填充缺失值： In: data = pd.Series([1., NA, 3.5, NA, 7]) data.fillna(data.mean()) Out...value：标量值或字典型对象用于填充缺失值 method：插值方法，如果没有其他参数，默认是'ffill' axis：需要填充的轴，默认axis=0 inplace：修改被调用的对象，而不是生成一个备份

2.8K10

数据清洗与准备（1）

在进行数据分析和建模过程中，大量时间花费在数据准备上：加载、清洗、转换和重新排列，这样的工作占用了分析师80%以上的时间。本章将讨论用于缺失值、重复值、字符串操作和其他数据转换的工具。...1、处理缺失值 缺失数据在数据分析中很容易出现，在pandas中使用NaN表示缺失值，称NaN为容易检测到的缺失值；同时python内建的None值在对象数组中也会被当做NA处理： import numpy...的一些处理方法如下： NA处理方法表 方法 描述 dropna 根据每个标签的值是否为缺失数据来筛选轴标签，并允许根据丢失的数据量确定阈值 fillna 用某些值填充缺失的数据值或使用插值方法，如ffill...在过滤缺失值上更为有用，在series上使用dropna，它会返回series中的所有非空数据及其索引值。...]等价 -----结果----- 0 1.0 2 3.5 4 7.0 当处理DataFrame对象的时候，可能会复杂一点，可能想要删除全部为NA的列或者含有NA的行或列，dropna默认情况下会删除包含缺失值的行

86010

Pandas知识点-缺失值处理

返回结果是一个与原数据形状相同的Series或DataFrame。...如果一行(或列)数据中少于thresh个非空值(non-NA values)，则删除。也就是说，一行(或列)数据中至少要有thresh个非空值，否则删除。...有 ffill，pad，bfill，backfill 四种填充方式可以使用，ffill 和 pad 表示用缺失值的前一个值填充，如果axis=0，则用空值上一行的值填充，如果axis=1，则用空值左边的值填充...DataFrame的众数也是一个DataFrame数据，众数可能有多个(极限情况下，当数据中没有重复值时，众数就是原DataFrame本身)，所以用mode()函数求众数时取第一行用于填充就行了。...pad(axis=0, inplace=False, limit=None): 用缺失值的前一个值填充。 ffill(): 同pad()。 bfill(): 用缺失值的后一个值填充。

4.7K40

R语言数据分析利器data.table包 —— 数据框结构处理精讲

(y=max(y)), lapply(.SD, min)), by=x, .SDcols=y:v] #对DT取y:v之间的列，按x分组，输出max(y),对y到v之间的列每列求最小值输出。..."] #左联接 X[DT, on="x"] #右联接 DT[X, on="x", nomatch=0] #内联接,nomatch=0表示不返回不匹配的行,nomatch=NA表示以NA返回不匹配的值...，mult控制返回的行，"all"返回全部（默认），"first",返回第一行，"last"返回最后一行 roll 当i中全部行匹配只有某一行不匹配时，填充该行空白，+Inf(或者TRUE)用上一行的值填充...，-Inf用下一行的值填充，输入某数字时，表示能够填充的距离，near用最近的行填充 rollends 填充首尾不匹配的行，TRUE填充，FALSE不填充，与roll一同使用 which TRUE...防止结果超出nrow(x)+nrow(i)行，常常因为i中有重复的列而超出。

5.6K20

【生信技能树培训笔记】R语言基础（20230112更新）

- 一个向量只能有一种数据类型，可以有重复值。Tips：若打开的脚本文件是乱码，可以将编码修改成UTF-8来解决（File→Reopen with Encoding→UTF-8）。...[1] FALSE FALSE FALSE TRUE> table(x) #重复值统计x1 3 5 #第一行返回向量中的取值（去重后的向量元素）2 1 1 #第二行返回每个元素的重复次数> sort...#取数据框最后一列（不知道具体列数）> df1[,ncol(df1)] #函数ncol()求出数据框的总列数，最后一列即为第“总列数”列。...默认all=FALSE，表示只取共同列或行中相同值的内容进行合并，当指定all=TRUE时，取两个数据框中指定行列的并集进行合并，任一表中的缺失值，则用NA填充。...相应的缺失值同样用NA填充，如：> merge(test1, test2, by='name', all.x = T) name blood_type group vision1 Damon

3.9K51
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券