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pandas中使用fillna函数填充NaN值「建议收藏」

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 文章目录 1. 参数解析 1.1 inplace参数 1.2 method参数 1.3 limit参数： 1.4 axis参数 补充 2....backfill/bfill：用下一个非缺失值填充该缺失值 None：指定一个值去替换缺失值（缺省默认这种方式） 1.3 limit参数： 限制填充个数 1.4 axis参数 修改填充方向 补充...代码实例 #导包 import pandas as pd import numpy as np from numpy import nan as NaN df1=pd.DataFrame([[1,2,3...NaN 2.0 2 NaN NaN NaN 3 8.0 8.0 NaN 2.1.2 用字典填充 第key列的NaN用key对应的value值填充 df1.fillna({ 0:...3 5.0 5.0 6.0 6.0 NaN 4 7.0 5.0 7.0 4.0 1.0 还有一些pandas的基础运算请参考这篇文章->pandas | DataFrame基础运算以及空值填充

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【缺失值处理】拉格朗日插值法—随机森林算法填充—sklearn填充（均值众数中位数）

（离散型特征）（4）KNN填补   2 随机森林回归进行填补随机森林插补法原理代码均值/0/随机森林填补——三种方法效果对比   3 拉格朗日插值法原理代码对比拉格朗日插值法—随机森林插值—均值填补—0...不处理删除存在缺失值的样本（或特征）缺失值插补  这里可以阅读以下《美团机器学习实战》中关于缺失值的说明：   一般主观数据不推荐插补的方法，插补主要是针对客观数据，它的可靠性有保证。 ...如果你是一个数据挖掘工程师，你使用算法来填补缺失值后，你不懂机器学习的老板或者同事问你的缺失值是怎么来的，你可能需要从头到尾帮他/她把随机森林解释一遍，这种效率过低的事情是不可能做的，而许多老板和上级不会接受他们无法理解的东西.../s/Zoy3HHkO3AMPn_8ED_idoA  代码  网上拉格朗日插值代码  import pandas as pd #导入数据分析库Pandas from scipy.interpolate...# 查看缺失情况 data_missing.isna().sum()  试一下，随机森林插补法部分构造的缺失数据集  import numpy as np import pandas as pd import

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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

本文将探讨了缺失值插补的不同方法，并比较了它们在复原数据真实分布方面的效果，处理插补是一个不确定性的问题，尤其是在样本量较小或数据复杂性高时的挑战，应选择能够适应数据分布变化并准确插补缺失值的方法。...一个典型的例子是两个变量，比如收入和年龄，其中年龄总是被观察到，但收入可能会因为年龄的某些值而丢失。这可能听起来很合理，但这里可能会变得复杂。...最后，对于高斯插补，我们从X_1对X_2的同样回归开始，但随后通过从高斯分布中抽取来插补每个缺失的X_1值。也就是说我们不是仅插补条件期望（即条件分布的中心），而是从这个分布中抽取。...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！...总结 缺失值确实是一个棘手的问题。，处理缺失值的最佳方式是尽量避免它们的出现，但是这几乎是不可能的，所以即使只考虑随机缺失（MAR），寻找插补方法的工作还远未结束。

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python数据处理——对pandas进行数据变频或插值实例

，网上不管csdn或者简书上还是什么地方，教程来源基本就是官方文档，所以英语只要还过的去，推荐看官方文档，就算不够好，也可以只看它里面的sample就够了 好了，不说废话，看我的代码： import pandas...print(ts_m) tips：因为发生了一些事，所以没有写完这部分先这样吧，后面我再补全 结果在下面，大家看按照月度‘M’采样，会抓取到月末的数据，1月31日和2月28日，嗯，后面的asfreq()是需要的...37 2018-02-07 38 2018-02-08 39 2018-02-09 40 Freq: D, dtype: int32 2018-01-31 31.0 2018-02-28 NaN...，插值的用法如下所示： 这个是线性插值，当然还有向前填充（.bfill()）向后填充(.pad())的,可以还看这个官方文档啦，官方文档就是好 s = pd.Series([0, 1, np.nan..., 3]) s.interpolate() 0 0 1 1 2 2 3 3 dtype: float64 以上这篇python数据处理——对pandas进行数据变频或插值实例就是小编分享给大家的全部内容了

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为什么是AUC值而不是GSEA来挑选转录因子呢

见：基因集的转录因子富集分析 通过学习，我们知道这个RcisTarget包内置的motifAnnotations_hgnc是16万行，可以看到每个基因有多个motif。...首先批量计算AUC值 如果是单细胞转录组数据里面，每个单细胞都是有一个geneLists，那么就是成千上万个这样的calcAUC分析，非常耗费计算资源和时间，就需要考虑并行处理，我们这里暂时不需要，所以直接...24453个motifs的AUC值都被计算了： > motifs_AUC AUC for 1 gene-sets and 24453 motifs....，一般来说，对正态分布，我们会挑选 mean+2sd范围外的认为是统计学显著，但是作者卡的比较严格，是 mean+3sd ，示意图如下： ?...不理解原理并不影响大家使用，知道这个概念，知道如何根据AUC值去判断结果就好。

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收藏|Pandas缺失值处理看这一篇就够了！

该方法比删除个案和单值插补更有吸引力，前提是适用于大样本，有效样本的数量足够以保证ML估计值是渐近无偏的并服从正态分布。这种方法可能会陷入局部极值，收敛速度也不是很快，并且计算很复杂。...') 此外，对于布尔类型的列表，如果是np.nan填充，那么它的值会自动变为True而不是False。...pd.Series([1,np.nan,3],dtype='bool') ? 但当修改一个布尔列表时，会改变列表类型，而不是赋值为True。...关于这部分仅给出一个官方的例子，因为插值方法是数值分析的内容，而不是Pandas中的基本知识： ser = pd.Series(np.arange(1, 10.1, .25) ** 2 + np.random.randn...Nullable类型是一种为了统一NaN，Null，NaT三类缺失值而诞生的新的类型。是在原来的数值、布尔、字符等类型的基础上进行小改，优化了当出现缺失值情况时的应对。

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数据分析之Pandas缺失数据处理

该方法比删除个案和单值插补更有吸引力，前提是适用于大样本，有效样本的数量足够以保证ML估计值是渐近无偏的并服从正态分布。这种方法可能会陷入局部极值，收敛速度也不是很快，并且计算很复杂。...') 此外，对于布尔类型的列表，如果是np.nan填充，那么它的值会自动变为True而不是False。...pd.Series([1,np.nan,3],dtype='bool') ? 但当修改一个布尔列表时，会改变列表类型，而不是赋值为True。...关于这部分仅给出一个官方的例子，因为插值方法是数值分析的内容，而不是Pandas中的基本知识： ser = pd.Series(np.arange(1, 10.1, .25) ** 2 + np.random.randn...Nullable类型是一种为了统一NaN，Null，NaT三类缺失值而诞生的新的类型。是在原来的数值、布尔、字符等类型的基础上进行小改，优化了当出现缺失值情况时的应对。

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Pandas数据处理4、DataFrame记录重复值出现的次数(是总数不是每个值的数量)

Pandas数据处理4、DataFrame记录重复值出现的次数(是总数不是每个值的数量) ---- 目录 Pandas数据处理4、DataFrame记录重复值出现的次数(是总数不是每个值的数量) 前言...环境 基础函数的使用 DataFrame记录每个值出现的次数 重复值的数量 重复值 打印重复的值 总结 ---- 前言         这个女娃娃是否有一种初恋的感觉呢，但是她很明显不是一个真正意义存在的图片...，我们在模型训练中可以看到基本上到处都存在着Pandas处理，在最基础的OpenCV中也会有很多的Pandas处理，所以我OpenCV写到一般就开始写这个专栏了，因为我发现没有Pandas处理基本上想好好的操作图片数组真的是相当的麻烦...，可以在很多AI大佬的文章中发现都有这个Pandas文章，每个人的写法都不同，但是都是适合自己理解的方案，我是用于教学的，故而我相信我的文章更适合新晋的程序员们学习，期望能节约大家的事件从而更好的将精力放到真正去实现某种功能上去...，从第二个开始计数故而输出结果是：4 重复值 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame( {'name': ['张丽华

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手把手教你用pandas处理缺失值

pandas对象的所有描述性统计信息默认情况下是排除缺失值的。 pandas对象中表现缺失值的方式并不完美，但是它对大部分用户来说是有用的。...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...6 1.669025 -0.438570 -0.539741 02 补全缺失值 你有时可能需要以多种方式补全“漏洞”，而不是过滤缺失值（也可能丢弃其他数据）。...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...limit：用于前向或后向填充时最大的填充范围关于作者：韦斯·麦金尼（Wes McKinney）是流行的Python开源数据分析库pandas的创始人。

2.8K10

数据导入与预处理-第5章-数据清理

删除缺失值：删除缺失值是最简单的处理方式，这种方式通过直接删除包含缺失值的行或列来达到目的，适用于删除缺失值后产生较小偏差的样本数据，但并不是十分有效。...插补缺失值：插补缺失值是一种相对复杂且灵活的处理方式，这种方式主要基于一定的插补算法来填充缺失值。...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...缺失值的常见处理方式有三种：删除缺失值、填充缺失值和插补缺失值，pandas中为每种处理方式均提供了相应的方法。...平均数填充： 后向填充： 2.1.4 插补缺失值 pandas中提供了插补缺失值的方法interpolate()，interpolate() 会根据相应的插值方法求得的值进行填充。

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Kaggle知识点：缺失值处理

如果数据不是MCAR而只是MAR，那么成列删除可能会产生有偏误的估计值。(例如，教育缺失数据的概率取决于职业地位，那么对于二者的回归会产生一个有偏误的回归系数估计值。)...另有一种方法，填补遗漏属性值的原则是一样的，不同的只是从决策相同的对象中尝试所有的属性值的可能情况，而不是根据信息表中所有对象进行尝试，这样能够在一定程度上减小原方法的代价。...值得注意的是，这些方法直接处理的是模型参数的估计而不是空缺值预测本身。它们合适于处理无监督学习的问题，而对有监督学习来说，情况就不尽相同了。...= np.nan]["column"]), inplace =True) Pandas中的interpolate()方法 Series 和 DataFrame 对象都有interpolate()方法，默认情况下...: 仅填充有效值包围的NaN（内插） outside: 仅将NaN填充到有效值之外（外推） downcast: 可传入‘infer’ 或者 None, 默认是 None，如果可以向下转换 dtypes

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数据清洗 Chapter07 | 简单的数据缺失处理方法

如果缺失值数量较少，样本数据足够大，删除缺失数据是最方便的处理方法 1、导入数据集Airbnb import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_csv...使用Pandas库的interpolate函数实现线性插值 参数使用默认值，相当于对缺失值所在位置的前后值求均值，进行填补 interpolate()函数 根据数据记录的index进行插值...五、特殊值填补 把缺失值，空值等当作特殊取值来处理，区别任何其他的属性取值 将所有的缺失位置用None,unknown等来填充 但是这种方法可能会导致严重的数据偏离，无法准确表达原始数据的含义...表示： 1、在Pandas库中，np.nan作为缺失值的一种表示方式 含义是Not a Number ，用来表明一个缺失的浮点型数值 2、还可以使用Python语言中的None这个单例对象来表示缺失值...None是一个Python对象，Pandas和Numpy库的数组不能随意使用 None只能在类型为object的数据结构中出现，来表示缺失值 使用Numpy库的array函数创建含有None对象的一维

1.8K10

特征工程之缺失值处理

缺失值处理直接删除统计值填充统一值填充前后向值填充插值法填充预测填充KNN填充具体分析缺失数据可视化 缺失值处理 一般来说，未经处理的原始数据中通常会存在缺失值、离群值等，因此在建模训练之前需要处理好缺失值...缺失值处理方法一般可分为：删除、统计值填充、统一值填充、前后向值填充、插值法填充、建模预测填充和具体分析7种方法。...7.0 8 3 4 4.5 12 4 5 4.0 17 5 6 0.0 9 6 7 5.0 7 7 8 7.0 14 8 9 12.0 16 9 10 4.5 20 由于众数可能会存在多个，因此返回的是序列而不是一个值所以在填充众数的时候...Bug： 如果最后一个是缺失值，那么后向填充无法处理最后一个的缺失值； 如果第一个是缺失值，那么前向填充无法处理第一个的缺失值。...插值法填充 工作原理 所谓的插值法，就是在X范围区间中挑选一个或者自定义一个数值， 然后代进去插值模型公式当中，求出数值作为缺失值的数据。 ** 1.

2.2K20

谜一样的空值? 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() 填充缺失值（NaN）的各种妙招，包括用常数值填充缺失值、用前一个值或后一个值填充、用列的均值、不同列使用不同值填充等方法...fillna() 是 Pandas 中常用的处理缺失值 (NaN) 的函数。它可以用指定的值或插值方法来填充 DataFrame 或 Series 中的缺失值。...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值, 用一个固定值替换 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 用后一个值填充缺失值，则最后一行的 NaN 会被跳过，设置 method='bfill...]: A B 0 1.000000 2.5 1 2.000000 2.0 2 2.333333 3.0 3 4.000000 2.5 不同列使用不同值填充,下面是

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基于Python数据分析之pandas统计分析

pandas模块为我们提供了非常多的描述性统计分析的指标函数，如总和、均值、最小值、最大值等，我们来具体看看这些函数： 1、随机生成三组数据 import numpy as np import pandas...常用的有三大类方法，即删除法、填补法和插值法。 删除法 当数据中的某个变量大部分值都是缺失值，可以考虑删除改变量；当缺失值是随机分布的，且缺失的数量并不是很多是，也可以删除这些缺失的观测。...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值替换缺失值。...],[3,4,np.nan], [12,23,43],[55,np.nan,10], [np.nan,np.nan,np.nan],[np.nan,1,2]], columns=['a1...2、采用前项填充或后向填充 df.fillna(method=’ffill’) #用前一个值填充 ? df.fillna(method=’bfill’) #用后一个值填充 ?

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