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Python数据清洗实践

下面我将讨论这些不一致数据: 数据缺失 值统一处理 删除数据不需要字符串 数据缺失 数据缺失原因? 在填写问卷,人们往往未填全所有必填信息,或用错数据类型。...替换全部数值型值 我们可以用需要值来替换全部数值型值,下面先使用14这个值。...替换一个指定数值型值 我们也可以替换指定位置值,下面例子是行索引为3。 data.loc[3, 'District'] = 32 # data ?...使用中位数替换缺失值 我们可以使用数值型值所在中位数进行替换,下列位是为3.5。...删除缺值项 如果你只是想简单地排除缺值项,可以用dropna函数配合axis参数进行。缺省情况下,axis=0表示沿横轴(行)删除含有有数值型字段任何行。

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Python数据清洗实践

下面我将讨论这些不一致数据: 数据缺失 值统一处理 删除数据不需要字符串 数据缺失 数据缺失原因? 在填写问卷,人们往往未填全所有必填信息,或用错数据类型。...替换全部数值型值 我们可以用需要值来替换全部数值型值,下面先使用14这个值。...替换一个指定数值型值 我们也可以替换指定位置值,下面例子是行索引为3。 data.loc[3, 'District'] = 32 # data ?...使用中位数替换缺失值 我们可以使用数值型值所在中位数进行替换,下列位是为3.5。...删除缺值项 如果你只是想简单地排除缺值项,可以用dropna函数配合axis参数进行。缺省情况下,axis=0表示沿横轴(行)删除含有有数值型字段任何行。

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Python数据分析实战基础 | 初识Pandas

一个初学者一开始就陷入针对单个问题多种解决方法,而每一种方法实践又浅尝辄止,在面对具体问题往往会手忙脚乱。...03 创建、读取和存储 1、创建 在Pandas我们想要构造下面这一张表应该如何操作呢? ?...小Z温馨提示:我们最初用df2.info()查看数据类型数值都返回是object格式,和str类型深层机制上区别就不展开了,在常规实际应用,我们可以先理解为object对应就是str...在案例数据,我们发现来源明细那一,可能是系统导出历史遗留问题,每一个字符串前面都有一个“-”符号,又丑又无用,所以把他给拿掉: ? 一般来说清洗之后是要替换掉原来: ?...导致报错原因,是数值型数据和数值型数据相互计算导致。PANDAS把带“%”符号转化率识别成字符串类型,我们需要先拿掉百分号,再将这一转化为浮点型数据: ?

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Python数据分析实战基础 | 初识Pandas

一个初学者一开始就陷入针对单个问题多种解决方法,而每一种方法实践又浅尝辄止,在面对具体问题往往会手忙脚乱。...03 创建、读取和存储 1、创建 在Pandas我们想要构造下面这一张表应该如何操作呢? ?...小Z温馨提示:我们最初用df2.info()查看数据类型数值都返回是object格式,和str类型深层机制上区别就不展开了,在常规实际应用,我们可以先理解为object对应就是str...在案例数据,我们发现来源明细那一,可能是系统导出历史遗留问题,每一个字符串前面都有一个“-”符号,又丑又无用,所以把他给拿掉: ? 一般来说清洗之后是要替换掉原来: ?...导致报错原因,是数值型数据和数值型数据相互计算导致。PANDAS把带“%”符号转化率识别成字符串类型,我们需要先拿掉百分号,再将这一转化为浮点型数据: ?

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Python数据分析实战基础 | 初识Pandas

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一文带你快速入门Python | 初识Pandas

一个初学者一开始就陷入针对单个问题多种解决方法,而每一种方法实践又浅尝辄止,在面对具体问题往往会手忙脚乱。...03 创建、读取和存储 1、创建 在Pandas我们想要构造下面这一张表应该如何操作呢? ?...小Z温馨提示:我们最初用df2.info()查看数据类型数值都返回是object格式,和str类型深层机制上区别就不展开了,在常规实际应用,我们可以先理解为object对应就是str...在案例数据,我们发现来源明细那一,可能是系统导出历史遗留问题,每一个字符串前面都有一个“-”符号,又丑又无用,所以把他给拿掉: ? 一般来说清洗之后是要替换掉原来: ?...导致报错原因,是数值型数据和数值型数据相互计算导致。PANDAS把带“%”符号转化率识别成字符串类型,我们需要先拿掉百分号,再将这一转化为浮点型数据: ?

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Python数据分析实战基础 | 初识Pandas

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Python数据分析实战基础 | 初识Pandas

一个初学者一开始就陷入针对单个问题多种解决方法,而每一种方法实践又浅尝辄止,在面对具体问题往往会手忙脚乱。...03 创建、读取和存储 1、创建 在Pandas我们想要构造下面这一张表应该如何操作呢? ?...小Z温馨提示:我们最初用df2.info()查看数据类型数值都返回是object格式,和str类型深层机制上区别就不展开了,在常规实际应用,我们可以先理解为object对应就是str...在案例数据,我们发现来源明细那一,可能是系统导出历史遗留问题,每一个字符串前面都有一个“-”符号,又丑又无用,所以把他给拿掉: ? 一般来说清洗之后是要替换掉原来: ?...导致报错原因,是数值型数据和数值型数据相互计算导致。PANDAS把带“%”符号转化率识别成字符串类型,我们需要先拿掉百分号,再将这一转化为浮点型数据: ?

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解决ValueError: cannot convert float NaN to integer

解决ValueError: cannot convert float NaN to integer当我们在使用Python进行数值计算,有时会遇到类似于​​ValueError: cannot convert...NaN是一种特殊浮点数,表示一个无效或未定义数值。当我们进行一些计算而结果无法得到有效数值,会产生NaN。...处理数据集,有时候会遇到包含NaN值情况。假设我们有一个包含学生成绩数据集,其中某些学生成绩可能缺失,用NaN表示。现在我们需要计算每个学生平均成绩,并将平均成绩转换为整数类型。...例如,进行0除以0操作会得到NaN,或者对一个数值类型变量进行数值运算也会得到NaN。在Python,NaN表示为浮点数表示法​​nan​​。 NaN特点包括:NaN不等于任何数,包括自己。...处理NaN值是数据清洗与准备重要环节之一,常见处理方法包括填充(用合适替换NaN)、删除(从数据集中删除包含NaN行或)等。整数整数是数学一种基本数据类型,用于表示不带小数部分数字。

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手把手教你做一个“渣”数据师,用Python代替老情人Excel

三、分割:即Excel过滤器 描述性报告是关于数据子集和聚合需要初步了解数据,通常使用过滤器来查看较小数据集或特定,以便更好理解数据。...Python提供了许多不同方法来对DataFrame进行分割,我们将使用它们几个来了解它是如何工作。...6、筛选多种数值 ? 7、用列表筛选多种数值 ? 8、筛选不在列表或Excel值 ? 9、用多个条件筛选多数据 输入应为一个表,此方法相当于excel高级过滤器功能: ?...七、Vlookup函数 Excelvlookup是一个神奇功能,是每个人在学习如何求和之前就想要学习。会用vlookup是很迷人,因为输出结果像变魔术一样。...默认方法; outer——左侧或右侧DataFrame存在匹配,返回所有记录。 ? 以上可能不是解释这个概念最好例子,但原理是一样

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Pandas速查卡-Python数据科学

它不仅提供了很多方法和函数,使得处理数据更容易;而且它已经优化了运行速度,与使用Python内置函数进行数值数据处理相比,这是一个显著优势。...=n) 删除所有小于n个空值行 df.fillna(x) 用x替换所有空值 s.fillna(s.mean()) 将所有空值替换为均值(均值可以用统计部分几乎任何函数替换) s.astype(float...df.groupby([col1,col2]) 从多返回一组对象值 df.groupby(col1)[col2] 返回col2平均值,按col1值分组(平均值可以用统计部分几乎任何函数替换...加入/合并 df1.append(df2) 将df1行添加到df2末尾(应该相同) df.concat([df1, df2],axis=1) 将df1添加到df2末尾(行数应该相同...df.describe() 数值汇总统计信息 df.mean() 返回所有平均值 df.corr() 查找数据框之间相关性 df.count() 计算每个数据框空值数量 df.max

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机器学习处理缺失值7种方法

---- 用平均值/中位数估算缺失值: 数据集中具有连续数值可以替换剩余值平均值、中值或众数。与以前方法相比,这种方法可以防止数据丢失。...「缺点」: 仅适用于数值连续变量。 不考虑特征之间协方差。 ---- 分类插补方法: 如果缺少值来自分类(字符串或数值),则可以用最常见类别替换丢失值。...一个值丢失时,k-NN算法可以忽略距离度量。朴素贝叶斯也可以在进行预测时支持缺失值。数据集包含空值或缺少值,可以使用这些算法。...这里'Age'包含缺少值,因此为了预测空值,数据拆分将是, y_train: 数据[“Age”]具有空值行 y_test: 数据[“Age”]行具有空值 X_train: 数据集[“Age...「缺点」: 只作为真实值代理 ---- 使用深度学习库-Datawig进行插补 这种方法适用于分类、连续和数值特征。

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针对SAS用户:Python数据分析库pandas

它是SAS读.csv文件几个方法之一。这里我们采用默认值。 ? 与SAS不同,Python解释器正常执行时主要是静默。调试,调用方法和函数返回有关这些对象信息很有用。...Pandas使用两种设计来表示缺失数据,NaN(数值)和Python None对象。 下面的单元格使用Python None对象代表数组缺失值。相应地,Python推断出数组数据类型是对象。...也要注意Python如何为数组选择浮点数(或向上转型)。 ? 并不是所有使用NaN算数运算结果是NaN。 ? 对比上面单元格Python程序,使用SAS计算数组元素平均值如下。...另外,如果你发现自己想使用迭代处理来解决一个pandas操作(或Python),停下来,花一点间做研究。可能方法或函数已经存在! 案例如下所示。...显然,这会丢弃大量“好”数据。thresh参数允许您指定要为行或保留最小空值。在这种情况下,行"d"被删除,因为它只包含3个空值。 ? ? 可以插入或替换缺失值,而不是删除行和。.

12.1K20

在数据框架创建计算

Python,我们创建计算方式与PQ中非常相似,创建一,计算将应用于这整个,而不是像Excel“下拉”方法那样逐行进行。要创建计算,步骤一般是:先创建,然后为其指定计算。...首先,我们需要知道该存储数据类型,这可以通过检查第一项来找到答案。 图4 很明显,该包含是字符串数据。 将该转换为datetime对象,这是Python中日期和时间标准数据类型。...因此,days.dt.days只是从timedelta对象返回天数数值。然后,将这些数字除以365,我们得到一年数。...处理数据框架NAN或Null值 单元格为空,pandas将自动为其指定NAN值。我们需要首先考虑这些值,因为在大多数情况下,pandas不知道如何处理它们。...我们可以使用.fillna()方法将NAN值替换为我们想要任何值。出于演示目的,这里只是将NAN值替换为字符串值“0”。

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Python 实现将numpynan和inf,nan替换成对应均值

=t 返回bool类型数组(矩阵) np.count_nonzero() 返回是数组0元素个数;true个数。 np.isnan() 返回bool类型数组。...比如,全部替换为0后,替换之前平均值如果大于0,替换之后均值肯定会变小,所以更一般方式是把缺失数值替换为均值(中值)或者是直接删除有缺失值一行 demo.py(numpy,将数组nan替换成对应均值...] [18. 19. 20. 21. 22. 23.]] ''' 补充知识:numpy对数组求平均如何忽略nan值 前言:在对numpy数组求平均np.mean()或者求数组中最大最小值np.max...()/np.min(),如果数组中有nan,此时求得结果为:nan,那么该如何忽略其中nan呢?...以上这篇Python 实现将numpynan和inf,nan替换成对应均值就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

2.5K10

python数据分析——数据预处理

请用Python完成上述工作。 关键技术: dropna()方法。dropna()方法用于删除含有缺失值行。 【例】某行或某值都为NaN,才删除整行或整列。这种情况该如何处理?...关键技术: dropna()方法how参数。 【例】某行有一个数据为NaN,就删除整行和某列有一个数据为NaN,就删除整列。遇到这两周种情况,该如何处理?...7.2数据修改与替换 按列增加数据 【例】请创建如下所示DataFrame数据,并利用Python对该数据最后增加一数据,要求数据索引为'four' ,数值为[9,10,24]。...若要在该数据'two' 和 ‘three'之间增加新,该如何操作?...若要向df数据再增加三行数据,索引分别为"e" , “f” , “g”,数值分别为[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9],在Python如何实现?

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Power Query 真经 - 第 3 章 - 数据类型与错误

出现 “Changed Type” 提示,选择【添加新步骤】(而不是【替换当前转换】)。...图 3-7 如果 “Whole” 现在是小数,那么小数去哪儿了呢 通常情况下,对一个应用数据类型,Power Query 只执行给到它操作,根本不会进行提示。...查询根本无法加载,将会发现查询存在一个步骤级错误。 值错误:这些错误发生在单元格层面。查询仍将加载,但错误值将显示为空白值。...有一个【转到错误】按钮。若当前步骤不是错误直接来源,这个按钮就会出现。 在大多数情况下,单击【转到错误】按钮,将被直接带入导致错误步骤。...在查看数据 “Units Sold” 包含 “N/A” ,似乎触发了错误,考虑到实际业务,这个错误看起来是可以删除这些行。

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