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与访问序列的值相比，为什么numpy在使用Pandas系列时返回的结果不同，缺少值，如下所示： import pandas as pd
data = pd.DataFrame
浏览 28提问于2019-03-13得票数 5
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我的输出：def load_data(self): Load data from list of paths for i in range(len(df.columns)):
sentences_ = df[i].to_numpy= self.word_embed_sentences(X, max_
浏览 0提问于2019-02-12得票数 15
在使用PyTorch的SHAP值的示例中，我找不到多少。我使用了两种技术来生成SHAP值，但是，它们的结果似乎并不一致。SHAP KernelExplainer与PyTorchfrom torch.autograd import Variableimport numpyf = lambda x: model_list[0]( Variable( torch.from_num
浏览 14提问于2021-12-28得票数 6
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python的NA相当于R的NA是什么？scikit-learn是如何处理缺失值的？
Python2.7和python3有区别吗？
浏览 2提问于2015-02-22得票数 30
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是否有一个很好的工具箱来处理和分析Python2.7中缺少的值？这里有一个很好的工具箱，可以在Python3.6中实现这一点(错过)：https://github.com/ResidentMario/missingno
我需要用Python2.7工作。
浏览 0提问于2018-06-16得票数 2
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我正在尝试从具有一列日期和三列股票价值的数据创建一个pd.Series。我得到的只是一个以日期和'NaN‘为值的序列？
浏览 0提问于2019-07-18得票数 0
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在Pandas文档中，它是这样写的：当求和数据时，NA (缺失)值将被视为零。如果数据都是NA，则结果为0。
import numpy as
浏览 2提问于2020-03-31得票数 0
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如果我有两个系列：import numpy as np
s2 = pd.Series([1, 2, np.nan, np.nan])s1.fillna(0).add(s2.fillna(1))
但这一结果</em
浏览 3提问于2016-06-17得票数 0
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我有一个大小为k的numpy array，以及一个包含大小为n>k的列的pandas数据帧，其中包含缺少的k值。有没有一种简单的方法来相应地填充numpy array中的k个缺失值(即dataframe列中第一个出现的缺失值对应于数组中的下一个值)？
浏览 6提问于2018-02-06得票数 3
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提前谢谢你的帮助。 "BinLogPosition": 2111 ...当我将上面的json加载到数据帧中时，数据帧列"ServerId“具有浮动值，df['ServerId']1 NaN
2
浏览 6提问于2020-12-22得票数 4
我想使用numpy.where()向pandas.DataFrame添加一列。我想对条件为false的行使用NaN值(以指示这些值是“缺失的”)。考虑一下： >>> import numpy; import pandas A
0 1为什么DataF
浏览 144提问于2021-05-11得票数 5
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我有一个熊猫数据框架，其中有几个缺失值。我注意到非缺失值彼此很接近。因此，我想通过随机选择非缺失值来估算缺失值。例如：import randomfoo0 2 NaN
1 3
浏览 0提问于2016-04-05得票数 11
我有一个数据帧，它包含各种不同的值来指示缺失。我修改了它，现在它们都应该被指定为'NaN‘，如下所示： import numpy as np
import numpy as np
return modified_df
浏览 6提问于2021-04-27得票数 0
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以下数据文件：import pandas as pddf.index = [1000, 200, 50, 1, 0.1]plt.contourf(df)Y-值与索引值不一致.
浏览 1提问于2022-01-25得票数 1
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我不明白为什么在创建多个列时，括号[]和.loc的行为有所不同。我曾研究过其他类似的问题，但我无法得到答案。，它的工作方式如下所示。_get_setitem_indexer(key)
File "C:\Python\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 167, in和.loc[]一样，我更喜欢显式的方式，而且我对它的功能有时是有限的这一事实感到非常不安。我是不是遗漏了
浏览 5提问于2019-02-21得票数 0
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我正在尝试使用S3 Select读取拼图文件，但在数据包含缺失值时遇到问题-从S3 select返回的结果跳过所有缺失值，导致无法解析输出。一个使用python和boto3的可重现的例子： import pandas as pdimport boto3
session = boto3.session.SessionPayload'].decode(
浏览 11提问于2019-04-16得票数 0
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我正在使用pandas来处理有缺失值的月度数据。我希望能够使用重采样方法来计算年度统计数据，但不会丢失数据。以下是一些用于演示的代码和输出：import numpy as npdf = pd.DataFrame( [np.nan] * 10 +
浏览 1提问于2014-06-17得票数 5
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尝试从一个Pandas数据帧中提取列的切片，转置该切片，并将其插入到不同数据帧中类似大小的行切片中。两个数据帧中的标签和索引不同。对于大型数据帧，我目前正在运行for循环，逐个单元格地复制每个值，但效率非常低。import <e
浏览 15提问于2019-07-10得票数 1
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我正在尝试使用scikit-learn IterativeImputer()来估算数据帧中的一些缺失值。问题是，计算机将接受pandas数据帧作为输入，但将返回一个numpy数组，而不是原始数据帧。下面是取自此post的一个简单示例。(max_iter=10, random_state=42)imputed_df = imputer.transform(df)
imputed_df 问题是，当返回numpy数组时，列名和</em
浏览 5提问于2019-06-26得票数 6
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我有一些包含缺失值的整数列，由于Pandas0.24.0，我可以将它们存储为Int64 dtype。
是否有一种方法也使用Int64的dtype在一个拼花文件？对于缺少值的ints，我找不到一个干净的解决方案(因此它们在BigQuery中保持为整数)。我已经尝试将它直接导入到BigQuery，并得到了与使用Pandas转换为拼花时相同的错误(如下图所示)。导入包含缺失值</
浏览 1提问于2019-06-03得票数 10
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