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pandas缺失处理

真实的数据,往往会存在缺失的数据。...pandas设计之初,就考虑了这种缺失的情况,默认情况下,大部分的计算函数都会自动忽略数据集中的缺失,同时对于缺失也提供了一些简单的填充和删除函数,常见的几种缺失操作技巧如下 1....默认的缺失 当需要人为指定一个缺失时,默认用None和np.nan来表示,用法如下 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd # None被自动识别为...3]}) >>> df A B 0 1.0 1.0 1 2.0 NaN 2 NaN 3.0 # 对每一NaN,依次用对应的均值来填充 >>> df.fillna(df.mean())...=0) A B 0 1.0 1.0 >>> df.dropna(axis=1) Empty DataFrame Columns: [] Index: [0, 1, 2] pandas的大部分运算函数处理

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用过Excel,就会获取pandas数据框架、行和

Excel,我们可以看到行、和单元格,可以使用“=”号或在公式引用这些。...Python,数据存储计算机内存(即,用户不能直接看到),幸运的是pandas库提供了获取值、行和的简单方法。 先准备一个数据框架,这样我们就有一些要处理的东西了。...df.columns 提供(标题)名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度,本例为4行5。 图3 使用pandas获取 有几种方法可以pandas获取。...语法如下: df.loc[行,] 其中,是可选的,如果留空,我们可以得到整行。由于Python使用基于0的索引,因此df.loc[0]返回数据框架的第一行。...pandas,这类似于如何索引/切片Python列表。 要获取前三行,可以执行以下操作: 图8 使用pandas获取单元格 要获取单个单元格,我们需要使用行和的交集。

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【Python】基于某些删除数据框的重复

# coding: utf-8 import os #导入设置路径的库 import pandas as pd #导入数据处理的库 import numpy as np #...导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于组合删除数据框的重复') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv('name.csv...注:后文所有的数据操作都是原始数据集name上进行。 三、按照某一去重 1 按照某一去重(参数为默认) 按照name1对数据框去重。...原始数据只有第二行和最后一行存在重复,默认保留第一条,故删除最后一条得到新数据框。 想要根据更多数去重,可以subset添加。...但是对于两中元素顺序相反的数据框去重,drop_duplicates函数无能为力。 如需处理这种类型的数据去重问题,参见本公众号的文章【Python】基于组合删除数据框的重复。 -end-

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【Python】基于组合删除数据框的重复

准备关系数据时需要根据两组合删除数据框的重复,两中元素的顺序可能是相反的。 我们知道Python按照某些去重,可用drop_duplicates函数轻松处理。...本文介绍一句语句解决多组合删除数据框重复的问题。 一、举一个小例子 Python中有一个包含3的数据框,希望根据name1和name2组合(两行顺序不一样)消除重复项。...二、基于删除数据框的重复 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径的库 import pandas as pd #导入数据处理的库...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于组合删除数据框的重复') #把路径改为数据存放的路径 df =...numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于组合删除数据框的重复') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv

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Pandas知识点-缺失处理

数据处理过程,经常会遇到数据有缺失的情况,本文介绍如何用Pandas处理数据缺失。 一、什么是缺失 对数据而言,缺失分为两种,一种是Pandas的空,另一种是自定义的缺失。 1....从Python解释器来看,np.nan的类型是float,None的类型是NoneType,两者Pandas中都显示为NaN,pd.NaT的类型是Pandas的NaTType,显示为NaT。...如果处理的数据是自己获取的,那自己知道缺失是怎么定义的,如果数据是其他人提供的,一般会同时提供数据的说明文档,说明文档中会注明缺失的定义方式。...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填充处理了,直接一步到位,而不用先替换成空处理。当然,先替换成空,可以与空一起处理。 2....subset: 删除空时,只判断subset指定的(或行)的子集,其他(或行)的空忽略,不处理。当按行进行删除时,subset设置成的子集,反之。

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Python代码实操:详解数据清洗

使用 sklearn.preprocessing 的 Imputer 方法对缺失进行填充和替换,支持3种填充方法。...01 缺失处理 缺失处理上,主要配合使用 sklearn.preprocessing 的Imputer类、Pandas和Numpy。...示例nan_result_pd4、nan_result_pd5、nan_result_pd6 分别使用0、不同的、平均数替换缺失。...使用不同的缺失策略时,需要注意以下几个问题: 缺失处理的前提是已经可以正确识别所有缺失字段,关于识别的问题在使用Pandas读取数据时可通过设置 na_values 的指定。...除了可以使用固定替换外(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删除,然后再做其他处理

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Pandas缺失数据处理

好多数据集都含缺失数据,缺失数据有多重表现形式 数据库缺失数据表示为NULL 某些编程语言中用NA表示 缺失也可能是空字符串(’’)或数值 Pandas中使用NaN表示缺失NaN简介 Pandas...NaN来自NumPy库,NumPy缺失有几种表示形式:NaNNANnan,他们都一样 缺失和其它类型的数据不同,它毫无意义,NaN不等于0,也不等于空串 print(pd.isnull(...NaN)) print(pd.isnull(nan)) 结果: True True 缺失数据的产生:数据录入的时候, 就没有传进来         在数据传输过程, 出现了异常, 导致缺失         ..., 默认是判断缺失的时候会考虑所有, 传入了subset只会考虑subset传入的 how any 只要有缺失就删除 all 只有整行/整列数据所有的都是缺失才会删除  inplace 是否原始数据删除缺失...时序数据的缺失填充 city_day.fillna(method='bfill')['Xylene'][50:64] # bfill表示使用后一个非空进行填充 # 使用前一个非空填充:df.fillna

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针对SAS用户:Python数据分析库pandas

本文包括的主题: 导入包 Series DataFrames 读.csv文件 检查 处理缺失数据 缺失数据监测 缺失替换 资源 pandas简介 本章介绍pandas库(或包)。...处理缺失数据 分析数据之前,一项常见的任务是处理缺失数据。Pandas使用两种设计来表示缺失数据,NaN(非数值)和Python None对象。...通过将.sum()方法链接到.isnull()方法,它会生成每个缺失的计数。 ? 为了识别缺失,下面的SAS示例使用PROC格式来填充缺失和非缺失。...该方法应用于使用.loc方法的目标列表。第05章–了解索引讨论了.loc方法的详细信息。 ? ? 基于df["col6"]的平均值的填补方法如下所示。.....fillna(method="ffill")是一种“前向”填充方法。 NaN被上面的“下”替换为相邻单元格。

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pandas读取表格后的常用数据处理操作

大家好,我是Sp4rkW 今天给大家讲讲pandas读取表格后的一些常用数据处理操作。...本文总结了一些通过pandas读取表格并进行常用数据处理的操作,更详细的参数应该关注官方参数文档 1、读取10行数据 相关参数简介: header:指定作为列名的行,默认0,即取第一行的为列名,数据为列名行以下的数据...参数还支持定义另外的应处理缺失 原版解释: na_values : scalar, str, list-like, or dict, default None Additional strings...fillna函数用于替换缺失,常见参数如下: value参数决定要用什么填充缺失 axis:确定填充维度,从行开始或是从开始 limit:确定填充的个数,int型 通常limit参数配合axis...平均值的求解肯定不需要缺失值参与,于是我们先取出某一不存在的缺失的所有数据,再取出这一数据,通过mean函数直接获取平均值。

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谜一样的空? pandas.fillna 妙招拨云见日

这是 pandas 快速上手系列的第 6 篇文章,本篇详细介绍了pandas.fillna() 填充缺失NaN)的各种妙招,包括用常数值填充缺失、用前一个或后一个填充、用的均值、不同使用不同填充等方法...fillna() 是 Pandas 中常用的处理缺失 (NaN) 的函数。它可以用指定的或插方法来填充 DataFrame 或 Series 缺失。...1 2.0 2.0 2 NaN 3.0 3 4.0 NaN 基本用法 用一个常数值填充缺失, 用一个固定替换 NaN df_filled = df.fillna(0) print(df_filled...) A B 0 1.0 NaN 1 2.0 2.0 2 2.0 3.0 3 4.0 3.0 用后一个填充缺失,则最后一行的 NaN 会被跳过,设置 method='bfill...A B 0 1.0 2.0 1 2.0 2.0 2 4.0 3.0 3 4.0 NaN的均值填充缺失 In [47]: df.fillna(df.mean()) Out[47

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Python数据处理从零开始----第三章(pandas)②处理缺失数据

实际应用对于数据进行分析的时候,经常能看见缺失,下面来介绍一下如何利用pandas处理缺失。常见的缺失处理方式有,过滤、填充。...缺失的判断 pandas使用浮点NaN(Not a Number)表示浮点数和非浮点数组缺失,同时python内置None也会被当作是缺失。...DataFrame删除缺失相对于Series而言就要复杂一些,也许有的时候你是想删除含有缺失的行或,也许有时候你需要删除的是,当整行或整列全为缺失的时候才删除,好在pandas对于这两种情况都有相对应的处理方法...通常情况下,也许你会选择用一些特殊填充缺失。下面介绍使用pandas的fillna方法来填充缺失数据。...6.0 2 3 7.0 NaN 3 5 NaN 7.0 ''' #前向填充,使用默认是上一行的,设置axis=1可以使用进行填充 print(

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Pandas处理缺失

处理缺失选择处理缺失的方法Pandas缺失处理缺失 《Python数据科学手册》读书笔记 处理缺失 缺失主要有三种形式:null、 NaN 或 NA。...标签方法, 标签可能是具体的数据(例如用 -9999 表示缺失的整数) , 也可能是些极少出现的形式。另外, 标签还可能是更全局的, 比如用 NaN(不是一个数) 表示缺失的浮点数。...PandasNaN与None的差异 虽然 NaN 与 None 各有各的用处, 但是 Pandas 把它们看成是可以等价交换的, 适当的时候会将两者进行替换: pd.Series([1, np.nan...处理缺失 Pandas 基本上把 None 和 NaN 看成是可以等价交换的缺失形式。..., 因为可能有时候只需要剔除全部是缺失的行或, 或者绝大多数是缺失的行或

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玩转Pandas,让数据处理更easy系列5

03 处理Missing data missing data,缺失数据,在数据系统是比较常见的一个问题,而pandas的设计目标就是让missing data的处理工作尽量轻松。...pandas使用浮点NaN表示浮点和非浮点数组缺失数据,它没有什么具体意义,只是一个便于被检测出来的标记而已,pandas对象上的所有描述统计都排除了缺失数据。...isnull 返回一个含有布尔的对象,这些布尔表示哪些是缺失 notnull isnull 的否定式 dropna 根据各标签是否存在缺失数据对轴标签进行过滤,返回不为NaN...采用字典填充,对应的取对应字典填充值: pd_data4.fillna({'name':'none','score':60,'rank':'none'}) ?...再说method关键词填充效果,当method设置为 ffill时,填充效果如下所示,取上一个有效填充到下面行, 原有NaN的表格: ?

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基于Python数据分析之pandas统计分析

实际的工作,我们可能需要处理的是一系列的数值型数据框,如何将这个函数应用到数据框的每一呢?可以使用apply函数,这个非常类似于R的apply的应用方法。...左连接,没有Score的学生Score为NaN 缺失处理 现实生活的数据是非常杂乱的,其中缺失也是非常常见的,对于缺失的存在可能会影响到后期的数据分析或挖掘工作,那么我们该如何处理这些缺失呢...插补法 插补法是基于蒙特卡洛模拟法,结合线性模型、广义线性模型、决策树等方法计算出来的预测替换缺失。...很显然,使用填充法时,相对于常数填充或前项、后项填充,使用各的众数、均值或中位数填充要更加合理一点,这也是工作中常用的一个快捷手段。...数据打乱(shuffle) 实际工作,经常会碰到多个DataFrame合并后希望将数据进行打乱。pandas中有sample函数可以实现这个操作。

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