尽管我们对loc和iloc使用了不同的列表示形式，但行值没有改变。原因是我们使用数字索引标签。因此，行的标签和索引都相同。 缺失值的数量已更改： ? 7.填充缺失值 fillna函数用于填充缺失值。...例如，thresh = 5表示一行必须具有至少5个不可丢失的非丢失值。缺失值小于或等于4的行将被删除。 DataFrame现在没有任何缺失值。...method参数指定如何处理具有相同值的行。first表示根据它们在数组（即列）中的顺序对其进行排名。 21.列中唯一值的数量 使用分类变量时，它很方便。我们可能需要检查唯一类别的数量。...23.分类数据类型 默认情况下，分类数据与对象数据类型一起存储。但是，这可能会导致不必要的内存使用，尤其是当分类变量的基数较低时。 低基数意味着与行数相比，一列具有很少的唯一值。...endswith函数根据字符串末尾的字符进行相同的过滤。 Pandas可以对字符串进行很多操作。
isnull()、notnull()、isna()和notna()方法均会返回一个由布尔值组成、与原对象形状相同的新对象 其中isnull()和isna()方法的用法相同，它们会在检测到缺失值的位置标记...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。...2.1.2 删除缺失值 pandas中提供了删除缺失值的方法dropna()，dropna()方法用于删除缺失值所在的一行或一列数据，并返回一个删除缺失值后的新对象。...删除缺失值的前后对比： 2.1.3 填充缺失值 pandas中提供了填充缺失值的方法fillna()，fillna()方法既可以使用指定的数据填充，也可以使用缺失值前面或后面的数据填充。...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。
dropna()和fillna()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...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。 ...merge()函数还支持对含有多个重叠列的 Data frame对象进行合并。 使用外连接的方式将 left与right进行合并时，列中相同的数据会重叠，没有数据的位置使用NaN进行填充。 ...sort：根据连接键对合并的数据进行排序，默认为 False. 2.4 合并重叠数据 当DataFrame对象中出现了缺失数据，而我们希望使用其他 DataFrame对象中的数据填充缺失数据，则可以通过...3.2 轴向旋转 在 Pandas中pivot()方法提供了这样的功能，它会根据给定的行或列索引重新组织一个 DataFrame对象。
表 7.1：NA 处理对象方法 方法 描述 dropna 根据每个标签的值是否具有缺失数据来过滤轴标签，对于可以容忍多少缺失数据有不同的阈值。...一个与之密切相关的函数 pandas.qcut，根据样本分位数对数据进行分箱。根据数据的分布，使用 pandas.cut 通常不会导致每个箱具有相同数量的数据点。...，并将任何区域特定的可变字符组合转换为一个通用的可比较形式 ljust, rjust 分别左对齐或右对齐；用空格（或其他填充字符）填充字符串的对侧，以返回具有最小宽度的字符串 正则表达式 正则表达式提供了一种灵活的方式来在文本中搜索或匹配...一些可以以相对较低的成本进行的示例转换包括： 重命名类别 追加一个新类别而不改变现有类别的顺序或位置 pandas 中的分类扩展类型 pandas 具有专门的Categorical扩展类型，...分类数组可以由任何不可变的值类型组成。 使用 Categoricals 进行计算 与非编码版本（如字符串数组）相比，在 pandas 中使用Categorical通常表现相同。
模型法：更多时候我们会基于已有的其他字段，将缺失字段作为目标变量进行预测，从而得到最为可能的补全值。如果带有缺失值的列是数值变量，采用回归模型补全；如果是分类变量，则采用分类模型补全。...如果空值是数值型的，就根据该属性在其他所有对象的取值的平均值来填充该缺失的属性值； 如果空值是非数值型的，就根据统计学中的众数原理，用该属性在其他所有对象的取值次数最多的值(即出现频率最高的值)来补齐该缺失的属性值...与其相似的另一种方法叫条件平均值填充法（Conditional Mean Completer）。在该方法中，用于求平均的值并不是从数据集的所有对象中取，而是从与该对象具有相同决策属性值的对象中取得。...聚类填充(clustering imputation) 最为典型的代表是K均值（K-means clustering），先根据欧式距离或相关分析来确定距离具有缺失数据样本最近的K个样本，将这K个值加权平均来估计该样本的缺失数据...根据数据类型的不同，距离度量也不尽相同： 连续数据：最常用的距离度量有欧氏距离，曼哈顿距离以及余弦距离。 分类数据：汉明（Hamming）距离在这种情况比较常用。
df.iloc[missing_index, -1] = np.nan 7.填充缺失值 fillna 函数用于填充缺失的值。它提供了许多选项。...（例如方法="ffill"）填充缺失值。...8.删除缺失值 处理缺失值的另一个方法是删除它们。以下代码将删除具有任何缺失值的行。...23.数据类型转换 默认情况下，分类数据与对象数据类型一起存储。但是，它可能会导致不必要的内存使用，尤其是当分类变量具有较低的基数。 低基数意味着列与行数相比几乎没有唯一值。...我发现使用 Pandas 创建基本绘图更容易，而不是使用其他数据可视化库。 让我们创建平衡列的直方图。 ? 26.减少浮点数小数点 pandas 可能会为浮点数显示过多的小数点。
combine_first函数 combine_first函数用于合并两个具有相同索引的数据结构。 它最主要的用途是用一个对象的非缺失值填充另一个对象的缺失值。这个函数通常在处理缺失数据时很有用。...如果有一行缺少值(即NaN)，用B列中同一行的值填充它。...下面的代码行首先检查列a。如果有一个缺失的值，它从列B中获取它。如果列B中对应的行也是NaN，那么它从列C中获取值。...在这种情况下，所有缺失的值都从第二个DataFrame的相应值(即同一行，同列)中填充。...，df1 中的非缺失值填充了 df2 中对应位置的缺失值。
本文介绍了7种处理数据集中缺失值的方法： 删除缺少值的行 为连续变量插补缺失值 为分类变量插补缺失的值 其他插补方法 使用支持缺失值的算法 缺失值预测 使用深度学习库-Datawig进行插补 ❝使用的数据是来自...删除缺少值的行： 可以通过删除具有空值的行或列来处理缺少的值。如果列中有超过一半的行为null，则可以删除整个列。也可以删除具有一个或多个列值为null的行。 ?...在编码时向模型中添加新特征，这可能会导致性能较差 ---- 其他插补方法： 根据数据或数据类型的性质，某些其他插补方法可能更适合于对缺失值进行插补。...例如，对于具有纵向行为的数据变量，使用最后一个有效观察值来填充缺失的值可能是有意义的。这就是所谓的末次观测值结转法（LOCF）方法。...回归或分类模型可用于根据具有缺失值的特征的性质（分类或连续）来预测缺失值。
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。...2.1.2 删除缺失值 pandas中提供了删除缺失值的方法dropna()，dropna()方法用于删除缺失值所在的一行或一列数据，并返回一个删除缺失值后的新对象。...2.1.3填充缺失值 pandas中提供了填充缺失值的方法fillna()，fillna()方法既可以使用指定的数据填充，也可以使用缺失值前面或后面的数据填充。...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。...-- 将缺失值出现的行全部删掉 na_df.dropna() # 保留至少有3个非NaN值的行 na_df.dropna(thresh=3) # 缺失值补全｜整体填充 将全部缺失值替换为 * na_df.fillna
但是如果两个DataFrame都包含两个或多个具有相同名称的列，则这个参数就很重要。 我们来创建一个包含两个相似列的数据。...所以现在是通过cust_id和country中找到的相同值来实现合并的。 还有一个问题，我们指定一个列后，其他的重复列（这里是country），现在存在country_x和country_y列。...在Inner Join中，根据键之间的交集选择行。匹配在两个键列或索引中找到的相同值。...由于是外连接，一些数据点是空的。对于merge_ordered，有一个选项可以通过使用fill_method参数来填充缺失的值。...这个函数用于处理时间序列数据或其他有序数据，并且可以根据指定的列或索引按照最接近的值进行合并。
由于是多行对一行的关联，关联上的就会将总金额重复显示多次，刚好符合我们后面计算的需要。结果如上图所示。...，且返回值与原来的数据在相同的轴上具有相同的长度。...以上三种调用apply的方式处理两列的差，换成transform都会报错。 利用transform填充缺失值 transform另一个比较突出的作用是用于填充缺失值。举例如下： ?...在上面的示例数据中，按照name可以分为三组，每组都有缺失值。用平均值填充是一种处理缺失值常见的方式。此处我们可以使用transform对每一组按照组内的平均值填充缺失值。 ?...小结： transform函数经常与groupby一起使用，并将返回的数据重新分配到每个组去。利用这一点可以方便求占比和填充缺失值。但需要注意，相比于apply，它的局限在于只能处理单列的数据。
("------------------------------") # 根据标签选择行 print(df.loc[0]) # 第一行 print("-------------------------...+1 df['Age'] = df['Age'] + 1 print(df, end="\n\n") # 缺失值处理 填充缺失值 使用每列的均值填充缺失值 df['Age'].fillna(df['...(df.isna()) # 检查每列的缺失值总数 print(df.isna().sum()) # 删除包含缺失值的行 df_dropped_rows = df.dropna() print(df_dropped_rows...) # 使用每列的均值填充缺失值 df_filled_mean = df.fillna(df.mean()) print(df_filled_mean) # 使用每列的中位数填充缺失值 df_filled_median...pandas操作excel pandas不能直接操作excel，因此我们需要依赖其他的第三方库进行操作，比如openpyxl。
pandas的目标之一就是尽可能无痛地处理缺失值。 作者：韦斯·麦金尼（Wes McKinney） 译者：徐敬一 来源：大数据DT（ID：hzdashuju） ?...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...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。
数据处理过程中，经常会遇到数据有缺失值的情况，本文介绍如何用Pandas处理数据中的缺失值。 一、什么是缺失值 对数据而言，缺失值分为两种，一种是Pandas中的空值，另一种是自定义的缺失值。 1....如果处理的数据是自己获取的，那自己知道缺失值是怎么定义的，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值的定义方式。...subset: 删除空值时，只判断subset指定的列(或行)的子集，其他列(或行)中的空值忽略，不处理。当按行进行删除时，subset设置成列的子集，反之。...删除缺失值，必然会导致数据量的减少，如果缺失值占数据的比例较大，比如超过了数据的10%(具体标准根据项目来定)，删除数据对数据分析的结果会有很大的影响，不合理。...limit: 表示填充执行的次数。如果是按行填充，则填充一行表示执行一次，按列同理。 在缺失值填充时，填充值是自定义的，对于数值型数据，最常用的两种填充值是用该列的均值和众数。
第一个阶段，pandas对象中的数据会根据你所提供的一个或多个键被拆分(split)为多组。拆分操作是在对象的特定轴上执行的。...首先，编写一个选取指定列具有最大值的行的函数： 现在,如果对smoker分组并用该函数调用apply,就会得到: top函数在DataFrame的各个片段调用，然后结果由pandas.concat...【例16】用特定于分组的值填充缺失值 对于缺失数据的清理工作，有时你会用dropna将其替换掉，而有时则可能会希望用一个固定值或由数据集本身所衍生出来的值去填充NA值。...我们可以用分组平均值去填充NA值: 也可以在代码中预定义各组的填充值。由于分组具有一个name属性，所以我们可以拿来用一下： 四、数据透视表与交叉表 4.1....: 行名称 margins : 总计行/列 normalize：将所有值除以值的总和进行归一化，为True时候显示百分比 dropna :是否刪除缺失值 【例19】根据国籍和用手习惯对这段数据进行统计汇总
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。...在Python中还提供了根据上（下）一条数据的值对缺失值进行填充，对于这种方式，只需要更改fillna()中的参数即可，如以下代码所示。...根据指定数据的删除方法以及缺失值的处理方法，深入学习异常值转换成缺失值。 1）计算上边缘和下边缘 判断一下该列的上边缘和下边缘，如以下代码所示。...如果通过身高体重去分析一个正常身材的人的胖瘦，假设身高的衡量标准为“米”，而体重的衡量标准为“斤”，由于二者的数量级的差异，会导致判断胖瘦的标准发生改变，导致体重一项具有了更大的影响力 ，但是根据经验可以知道...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
3、按行删除 根据专业知识，price是重点关注的属性，不应该被删除 把所有含缺失值的记录删除，没这样做保留所有的属性，但样本数量会减少 在Airbnb数据集中，price属性含有缺失值，删除含有缺失值的数据记录...，成为合适的选择 通常来说，可使用均值、中位数和众数对缺失值进行填补 1、使用Numpy库随机生成一个4行3列，含有缺失值的数据矩阵gen_data import pandas as pd import...2、根据属性的不同类型，把含缺失值的属性进行缺失值填补 数值型：使用缺失值所在列的其他数据记录取值的均值、中位数进行填补 非数值型：使用同列其他数据记录取值次数最高的数值(众数)进行填补 1、...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
Pandas基本功能 1、重新索引 Pandas对象的一个方法就是重新索引（reindex）,其作用是创建一个新的索引，pandas对象将按这个新索引进行排序。对于不存在的索引值，引入缺失值。...也可以按columns(行)进行重新索引，对于不存在的列名称，将被填充空值。 对于不存在的索引值带来的缺失值，也可以在重新索引时使用fill_value给缺失值填充指定值。...对于缺失值除使用fill_value的方式填充特定值以外还可以使用method=ffill（向前填充、即后面的缺失值用前面非缺失值填充）、bfill（向后填充，即前面的缺失值用后面的非缺失值填充）。...（索引相同的进行算数运算，索引不同的被赋予空值） 4、排序和排名 根据某种条件对数据集进行排序。...()可以滤出缺失数据，默认情况下，data.dropna()滤出含有缺失值的所有行（是含有缺失数据的那一整行）。
图片 6.处理缺失值现实数据集中基本都会存在缺失值的情况，下面这些函数常被用作检查和处理缺失值。isnull：检查您的 DataFrame 是否缺失。dropna: 对数据做删除处理。...注意它有很重要的参数how（如何确定观察是否被丢弃）和 thred（int类型，保留缺失值的数量）。fillna: 用指定的方法填充缺失值，例如向前填充 ( ffill)。...注意：重要参数index（唯一标识符）， columns（列成为值列），和 values（具有值的列）。...当我们有多个相同形状/存储相同信息的 DataFrame 对象时，它很有用。...其他的常用统计信息包括标准差std。size: 分组的频率agg：聚合函数。包括常用的统计方法，也可以自己定义。
---- Part 2 缺失值处理 缺失值处理思路 先通过一定的方法找到缺失值，接着分析缺失值在整体样本中的分布占比，以及缺失值是否具有显著的无规律分布特征，即第一部分介绍到缺失值分析。...subset : array-like, optional 要考虑沿着其他轴的标签，例如，如果您要删除行，这些将是要包含的列的列表。...补全 占比一般，30%-80%时，将缺失值作为单独的⼀个分类如果特征是连续的，则其他已有值分箱如果特征是分类的，考虑其他分类是否需要重分箱 等深分箱法（统一权重法): 将数据集按记录（行数）分箱，每箱具有相同的记录数...占⽐比少，10%-30%时，一般使用模型法，基于已有的其他字段，将缺失字段作为目标变量进行预测，从而得到最为可能的不全值。连续型变量用回归模型补全；分类变量用分类模型补全。...pandas 内 df.fillna() 处理缺失值 # 均值填充 >>> data['col'] = data['col'].fillna(data['col'].means()) # 中位数填充 >
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