Pandas: drop_duplicates().fillna(0)不填零 - 腾讯云开发者社区

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【新星计划】【数据清洗】pandas库清洗数据的七种方式

pandas处理空值的方式比较灵活，可以使用dropna函数删除空值 import pandas as pd data=pd.read_csv('成绩表.csv',encoding='gbk') data.dropna...用fillna函数实现空值的填充 ①使用数字0填充数据表中的空值 data.fillna(value=0) ?...②使用平均值填充数据表中的空值 data['语文'].fillna(data['语文'].mean()) ?...pandas使用astype来修改数据格式，以将“语文”列改成整数为例 data['语文'].dropna(how='any').astype('int') ?...pandas使用drop_duplicates函数删除重复值： data['数学'].drop_duplicates() #默认删除后面的重复值 data['数学'].drop_duplicates(

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超全的pandas数据分析常用函数总结：上篇

"product":['苏打水','可乐','牛肉干','老干妈','菠萝','冰激凌','洗面奶','洋葱','牙膏','薯片'], "department":['饮料','饮料','零食...','调味品','水果',np.nan,'日用品','蔬菜','日用品','零食'], # 再设置一个空值的坑 "origin":['China',' China'.../pandas.DataFrame.sort_values.html 4.2.2 空值处理 pandas.DataFrame.fillna（value = None，method = None，inplace...更多关于pandas.DataFrame.fillna的用法，戳下面官方链接：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.fillna.html...data['origin'].drop_duplicates(keep='last') # 删除前面出现的重复值，即保留最后一次出现的重复值输出结果： ?

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左手用R右手Python系列8——数据去重与缺失值处理

因为最近事情略多，最近更新的不勤了，但是学习的脚步不能停，一旦停下来，有些路就白走了，今天就盘点一下R语言和Python中常用于处理重复值、缺失值的函数。...提供的数据框去重函数drop_duplicates去重重复值。...mydata.dropna(how="all",axis=1) #丢弃含有缺失值的行或者列 #缺失值填充： fillna函数一共两个参数： value表示要插补的值 method表示缺失值插补方法 myserie.fillna...(0) mydata.fillna(0) ?...（针对pandas中的序列和数据框）缺失值处理： nansum/nanmean/nanmin/nanmax isnull dropna fillna

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Python中数据去重的重要性、技巧和实现代码

使用Pandas库：Pandas库提供了丰富的数据处理功能，包括去重操作。可以使用drop_duplicates()方法去除DataFrame中的重复行。...库进行数据去重：")print(deduplicated_data)我们还可以使用Pandas库提供的drop_duplicates()方法来实现数据去重：import pandas as pd# 代理参数由亿牛云代理提供...(0) # 填充缺失值为0# 结果展示print("处理后的数据:")print(processed_data.head())我们可能会遇到异常值、缺失值等问题。...= "16QMSOML"proxyPass = "280651"# 读取数据data = pd.read_csv("data.csv")# 数据处理processed_data = data.fillna...(0) # 填充缺失值为0# 结果展示print("处理后的数据:")print(processed_data.head())通过上述的方式进行数据去重，我们可以1提高数据准确性：重复的数据会导致分析结果的偏差

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Python数据分析之数据预处理（数据清洗、数据合并、数据重塑、数据转换）学习笔记

()方法1.1.2.1 dropna()删除含有空值或缺失值的行或列1.1.2.2 fillna()方法可以实现填充空值或者缺失值 1.2 重复值的处理1.2.1 使用duplicated()和drop_duplicates...drop_duplicates()方法用于删除重复值。它们的判断标准是一样的，即只要两条数中所有条目的值完全相等，就判断为重复值。 ...b）用具体的值来进行替换，可用前后两个观测值的平均值修正该异常值 c）不处理，直接在具有异常值的数据集上进行统计分析 d）视为缺失值，利用缺失值的处理方法修正该异常值。 ...axis：表示连接的轴向，可以为0或1，默认为0 join：表示连接的方式，inner表示内连接， outer表示外连接默认使用外连接。...哑变量又称应拟变量，名义变量，从名称上看就知道，它是人为虚设的变量，用来反映某个交量的不间类别使用哑变最处理类别转换，事实上就是将分类变量转换为哑变最矩阵或指标矩阵，矩阵的值通常用“0”或“1”表示

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【数据处理包Pandas】数据载入与预处理

()：返回一个删除缺失值后的数据对象 fillna()：返回一个填充了缺失值之后的数据对象 1、缺失值判断 data.isnull() 0 False 1 True 2 False...Pandas 库中提供了缺失值替换的方法fillna，格式如下： DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False,...limit=None) fillna参数说明：参数名称参数说明 value 用于填充缺失值的标量值或字典对象 method 插值方式 axis 待填充的轴，默认 axis=0 inplace 修改调用者对象而不产生副本...limit （对于前向和后向填充）可以连续填充的最大数量（1）用单个值填充 df.fillna(0) （2）从前向后填充（forward-fill） df.fillna(method='ffill...') （3）从后向前填充（back-fill） df.fillna(method='bfill') 上面填充的方向默认是axis=0，即垂直方向填充；如果希望水平方向填充，需要设置axis=1。

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数据分析的利器，Pandas 软件包详解与应用示例

Pandas库是大多数数据分析师和数据科学家在处理和分析数据时的首选工具。安装和导入Pandas库首先，确保你已经安装了Pandas库。...4, np.nan, 4]} df_with_issues = pd.DataFrame(data) # 清洗数据：填充缺失值，删除重复项 df_clean = df_with_issues.fillna...(0).drop_duplicates() # 查看清洗后的数据 print(df_clean) 上面的例子中，首先创建了一个包含缺失值(np.nan)和重复项的DataFrame。...然后使用fillna方法将所有缺失值替换为0，使用drop_duplicates方法删除重复的行。这样我们就得到了一个干净、整洁的数据集。...官网地址：https://pandas.pydata.org/ 源码地址：https://github.com/pandas-dev/pandas Pandas库的强大之处肯定不止以上这些，Pandas

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干货：用Python进行数据清洗，这7种方法你一定要掌握

pandas提供查看、处理重复数据的方法duplicated和drop_duplicates。...▲图5-8：缺失值填补示例 Pandas提供了fillna方法用于替换缺失值数据，其功能类似于之前的replace方法，例如对于如下数据： > sample group id name...以指定值填补 pandas数据框提供了fillna方法完成对缺失值的填补，例如对sample表的列score填补缺失值，填补方法为均值： >sample.score.fillna(sample.score.mean...： >sample.score.fillna(sample.score.median()) 0 99.0 1 82.0 2 87.0 3 77.0 4 77.0 5...缺失值指示变量 pandas数据框对象可以直接调用方法isnull产生缺失值指示变量，例如产生score变量的缺失值指示变量： >sample.score.isnull() 0 False 1

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python开发：特征工程代码模版（一）

而且接下来所有的操作均在dataframe格式下完成，所以我们需要将数据先处理成dataframe格式 from __future__ import division import numpy as np import pandas...把空值过多的列去完之后，我们需要考虑将一些特别离群的点去掉，这边需要注意两点：异常值分析类的场景禁止使用这步，比如信用卡评分，爬虫识别等，你如果采取了这步，还怎么去分离出这些异常啊容忍度高的算法不建议使用这步...()) > 0 and len( pd.DataFrame(data.iloc[:, i]).drop_duplicates()) < limit_value:...我只是为了以后能够复用模版化了，下面贴一个全量我做预处理的过程，没啥差异，整合了一下： from __future__ import division import numpy as np import pandas...()) > 0 and len( pd.DataFrame(data.iloc[:, i]).drop_duplicates()) < limit_value:

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pandas系列 - （三）关于时点时期数据的处理

values.tolist(): if not dyl in list(df.columns): df[dyl] = 0.0 # 根据计算过程，得出计算字段 df.fillna...(0,inplace = True) # 填0，防止影响后面计算 zbmcdf = dfcz[(dfcz['计算字段'].notnull()) & dfcz['计算过程'].notnull()]...dftest = df.set_index('unique',drop=False) df.drop(columns=['unique'],inplace=True) dftest.fillna...(0,inplace = True) # 填0，防止影响后面计算 # 计算前可以考虑做好，缺失值转换为0 dftest['10 比上期'] = dftest.apply(add_huanbi...add_tongbizengsu,axis=1,args=(dftest,date_list,'数据日期','unique','00 当期值')) # 根据指标名称，包含%只需要增加同比增减，不包含的化计算增速

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Python｜一文详解数据预处理

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...3）对于重复数据，不需要进行改动，只需要进行删除就可以，pandas中提供了drop_duplicates()函数来删除重复数据。处理重复数据如以下代码所示。...Pandas中的fillna()函数提供了填充缺失值的方法，该方法中不仅可以填充数值数据，也可以进行字符串的填充，如以下代码所示。...pandas中提供了get_dummies()函数来实现哑变量，但是需要注意的是该函数生成的数据中不包含全0项，如以下代码所示。...独热编码是表示一项属性的特征向量，向量中只有一个特征是不为0的，其他的特征都为0（简单的来说就是将一个bit的位置填1，其他位置都填0），比如数据挖掘中对于离散型的分类数据，需要对其进行数字化，使用独热码来表示

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数据整合与数据清洗

只不过ix和loc方法，行索引是前后都包括的，而列索引则是前包后不包(与列表索引一致)。 iloc方法则和列表索引一致，前包后不包。...列索引前包后不包 print(df.iloc[0:5, 0:5]) 输出结果。...=True, axis=0).drop_duplicates()) 输出结果。...02 缺失值处理 Pandas提供了fillna方法用于替换缺失值数据。...# 填补缺失值 print(df.name.fillna('未知')) 输出结果。 ? 还可以调用方法isnull产生缺失值指示变量。

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pandas进行数据分析

下面展示一些在Excel里面常用的功能，看看其在Python里面具体是怎么实现的，Python处理数据用到的主要是pandas库，这也是《利用python进行数据分析》整本书介绍的对象。...如下所示为2021年2月编程语言排行榜：从排行榜来看，python越来越吃香了 2021年2月编程语言排行榜案例这里只是展示方法，用到数据只有15行案例数据导入模拟数据 import pandas...data 修改数据数据缺失值替换 data #性别、年龄里面各有个缺失值 int(data['年龄'].mean(skipna=True)) #年龄的缺失值，用平均值来代替 data['年龄'].fillna...(int(data['年龄'].mean(skipna=True)),inplace=True) data data['性别'].fillna('其他',inplace=True) data 缺失值替换...(keep='first') #保留第1个，一般结合排序使用 data[['性别','消费频次']].drop_duplicates(keep='last') #保留最后1个，一般结合排序使用 #根据

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Pandas数据结构：Series与DataFrame

import pandas as pd# 创建一个简单的 Seriesdata = [10, 20, 30, 40]s = pd.Series(data)print(s)输出：0 101 202...填充缺失值：使用 fillna() 方法填充缺失值。...# 删除缺失值df.dropna(inplace=True)# 填充缺失值df.fillna(value=0, inplace=True)2.2 数据类型转换问题描述有时需要将某一列的数据类型从一种类型转换为另一种类型...解决方案使用 drop_duplicates() 方法删除重复的行。...# 错误示例df['NonExistentColumn']# 正确示例df['Age']3.2 ValueError报错描述当数据类型不匹配时，会引发 ValueError。

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pandas进行数据分析

案例这里只是展示方法，用到数据只有15行案例数据导入模拟数据 import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_excel('模拟数据...data 修改数据数据缺失值替换 data #性别、年龄里面各有个缺失值 int(data['年龄'].mean(skipna=True)) #年龄的缺失值，用平均值来代替 data['年龄'].fillna...(int(data['年龄'].mean(skipna=True)),inplace=True) data data['性别'].fillna('其他',inplace=True) data 缺失值替换...new_column_2'],inplace=True) #在原始数据上处理 data 删除列数据去重 data data[['性别','消费频次']] data[['性别','消费频次']].drop_duplicates...(keep='first') #保留第1个，一般结合排序使用 data[['性别','消费频次']].drop_duplicates(keep='last') #保留最后1个，一般结合排序使用 #根据

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- Pandas 清洗“脏”数据（二）

本次我们需要一个 patient_heart_rate.csv （链接：https://pan.baidu.com/s/1geX8oYf 密码：odj0）的数据文件，这个数据很小，可以让我们一目了然。...分析数据问题没有列头一个列有多个参数列数据的单位不统一缺失值空行重复数据非 ASCII 字符有些列头应该是数据，而不应该是列名参数清洗数据下面我们就针对上面的问题一一击破。 1....列数据的单位不统一如果仔细观察数据集可以发现 Weight 列的单位不统一。...典型的处理缺失数据的方法：删：删除数据缺失的记录（数据清洗- Pandas 清洗“脏”数据（一）/[数据清洗]-Pandas 清洗“脏”数据（一））赝品：使用合法的初始值替换，数值类型可以使用 0，...如果存在重复记录，就使用 Pandas 提供的 drop_duplicates() 来删除重复数据。

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Pandas 常见用法总结

一、数据生成与导入 import pandas as pd # 利用Pandas里面的read系列可直接读取相应格式的数据文件。 df = pd.read_csv('....df.head(5) # 查看最后5行数据 df.tail(5) 三、数据清洗和预处理 # 空值处理删除 df.dropna(how='any',inplace=True) # 空值处理填充 df.fillna...(0) # 空格处理 df['name'] = df['name'].map(str.strip) # 大小写转换 df....['age'].astype('int') # 更改列名称 df.rename(columns={'name':'名字','age':'年龄'}) # 删除重复值 df['cabin'].drop_duplicates

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Pandas_Study02

pandas 数据清洗 1. 去除 NaN 值在Pandas的各类数据Series和DataFrame里字段值为NaN的为缺失数据，不代表0而是说没有赋值数据，类似于python中的None值。...fillna() fillna 方法可以将df 中的nan 值按需求填充成某值 # 将NaN值用0填充 df.fillna(0,inplace = True) # inplace 指明在原对象上直接修改...NaN值的值来填充接下去的NaN值 df["e"].fillna(method = 'bfill',inplace=True) # 对 gake 行操作，axis=0按行操作，取该行中最先出现的一个不为...NaN值填充接下去的NaN值 df.loc["gake"].fillna(method = 'ffill',inplace=True, axis = 0) # 原理同上，只是变成了向后取值 df.loc...["gake"].fillna(method = 'bfill',inplace=True, axis = 0) # 对整个df 正常，按列操作，取最先出现NaN值的前一列数值，用来填充接下去出现NaN

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python df 列替换_如何用Python做数据分析，没有比这篇文章更详细的了（图文详情）...

感兴趣的朋友可以参考 pandas 的官方文档。 ...返回的是一个不包含空值的数据表。 ...1#删除数据表中含有空值的行 2df.dropna(how='any') df_dropna 除此之外也可以使用数字对空值进行填充，下面的代码使用 fillna 函数对空值字段填充数字 0。 ...1#使用数字 0 填充数据表中空值 2df.fillna(value=0) 我们选择填充的方式来处理空值，使用 price 列的均值来填充 NA 字段，同样使用 fillna 函数，在要填充的数值中使用...mean 函数先计算 price 列当前的均值，然后使用这个均值对 NA 进行填充。

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Python中重复值、缺失值、空格值处理

函数语法： drop_duplicates() 删除重复值newdf=df.drop_duplicates() from pandas import read_csv df = read_csv('D...dropna() newdf=df.dropna() from pandas import read_csv df = read_csv( 'D:\\PDA\\4.4\\data.csv' )...获取出空值所在的行 df[isNA.any(axis=1)] df[isNA[['key']].any(axis=1)] df[isNA[['key', 'value']].any(axis=1)] df.fillna...与R中的trim函数用法一样 newname=df["name"].str.strip() from pandas import read_csv df = read_csv( 'D:\\PDA

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【新星计划】【数据清洗】pandas库清洗数据的七种方式

超全的pandas数据分析常用函数总结：上篇

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