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Pandas数据变幻之向下填充

pandas数据处理真的是千变万化,超级强大 有人在群里提出了一个问题,如何将下图中的左图转换为右图? ?...话不多说,直接开干 其实这个问题在excel中用if函数加vlookup函数分分钟搞定,但是人家说数据量大,excel处理不了,那只能python出马了,我想了一下,问题的关键是向下填充,每一个被查找点就是一个基准点...,被查找点不改变时,基准点不变,可以参考excel中的if函数进行处理,基准点不变的本质就是向下填充。...使用if函数对tmp列数据进行变幻,实现向下填充 ? 至此,每个查找点(邻小区)的基准点(被查找点,源小区)已经找到了,跟原表merge一下得到需要的标识列就好了 ?

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Pandas案例精进 | 无数据记录的日期如何填充

因业务需要,每周需要统计每天提交资源数量,但提交时间不定,可能会有某一天或者某几天没有提,那么如何将没有数据的日期也填充进去呢?...这样不就可以出来我想要的结果了吗~ 说干就干,先来填充一个日期序列了来~ # 习惯性导入包 import pandas as pd import numpy as np import time,datetime...解决问题 如何将series 的object类型的日期改成日期格式呢? 将infer_datetime_format这个参数设置为True 就可以了,Pandas将会尝试转换为日期类型。...Pandas会遇到不能转换的数据就会赋值为NaN,但这个方法并不太适用于我这个需求。...df_new = pd.merge(dt, df, how='left', on="日期") df_new 看NaN有点不舒服,可以设置为0,这样就看着顺眼点啦~ df_new['搜狗提交量']=df_new

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NumPy 的 nan 如何理解?

但是使用过 NumPy 的肯定都会接触到 nan 这种类型,它的其他写法:NaNNAN,查看其类型却发现是 float 类型: In [63]: type(np.nan)...这就要知道计算机是如何表示浮点数的,IEEE754 标准中规定 float 单精度浮点数,在机器中表示用 1 位表示数字的符号,用 8 位表示指数,用 23 位表示尾数,即小数部分,如下图所示: ?...当指数等于255,并且小数点后至少一位不为 0,规定此浮点数为 nan,表达的含义:not a number ,不是一个数 以上就是 NumPy 中 nan 的解释,弄清楚本质后,再来看几个关于它的运算...]: np.nan == np.nan Out[65]: False In [66]: np.nan < np.inf...Out[66]: False 找出 np.nan 出现的索引位置,可以使用 isnan 方法: In [67]: a = np.array([-9,np.nan,10,np.nan]) # 找出np.nan

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pandas | DataFrame基础运算以及空值填充

数据对齐 我们可以计算两个DataFrame的加和,pandas会自动将这两个DataFrame进行数据对齐,如果对不上的数据会被置为Nan(not a number)。...我们发现pandas将两个DataFrame加起来合并了之后,凡是没有在两个DataFrame都出现的位置就会被置为Nan。...那么对于这种填充了之后还出现的空值我们应该怎么办呢?难道只能手动找到这些位置进行填充吗?当然是不现实的,pandas当中还为我们提供了专门解决空值的api。...fillna pandas除了可以drop含有空值的数据之外,当然也可以用来填充空值,事实上这也是最常用的方法。 我们可以很简单地传入一个具体的值用来填充: ?...我们可以看到,当我们使用ffill填充的时候,对于第一行的数据来说由于它没有前一行了,所以它的Nan会被保留。同样当我们使用bfill的时候,最后一行也无法填充

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Python如何优雅地处理NaN

背景 很多数据不可避免的会遗失掉,或者采集的时候采集对象不愿意透露,这就造成了很多NaN(Not a Number)的出现。这些NaN会造成大部分模型运行出错,所以对NaN的处理很有必要。...方法 1、简单粗暴地去掉 有如下dataframe,先用df.isnull().sum()检查下哪一列有多少NaN: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'...将含有NaN的列(columns)去掉: data_without_NaN =df.dropna(axis=1) print (data_without_NaN) 输出: ?...所以可以考虑将NaN替换成某些数,显然不能随随便便替换,有人喜欢替换成0,往往会画蛇添足。譬如调查工资收入与学历高低的关系,有的人不想透露工资水平,但如果给这些NaN设置为0很显然会失真。...3、推广的遗失值插补法 这个推广的思想是NaN本身具有一定数据价值,譬如不爱说自己工资的被调查者是不是有什么共性,这个时候就不能简单的只用上面的插补法,要增加几列,将NaN的情况记录下来作为新的数据:

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玩转Pandas,让数据处理更easy系列5

Pandas主要的两个数据结构: Series(一维)和DataFrame(二维), 系统地介绍了创建,索引,增删改查Series, DataFrame等常用操作接口, 总结了Series如何装载到DataFrame...调用pd_data.fillna(),采用标量值填充,则所有的NaN值都取为1.0, pd_data4.fillna(1) ?...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,取上一个有效值填充到下面行, 原有NaN的表格: ?...默认axis=0,即沿着行方面连接,如果axis设置为1,会沿列方向扩展,行数为两者间行数的较大者,较小的用NaN填充。 ? concatenate还可以创建带层级的索引,关于这部分暂不展开介绍。...动态规划 4. LeetCode 5. Python 6. 数据处理三剑客 7. 数学知识 8. 数据预处理 9. 机器学习算法实例大全 10.

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