dropna fillna

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# NaN 浮点类型 np.nan+1 =>nan Python type(None) // NoneType类型不能参与运算 import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame #数据提取 df = pd.read_excel('./测试数据.xlsx') df.head() 如何检测空值?df.isnull().any(axis=1 行) True行存在空值 false行不存在空 df.notnull().all(axis=…

Python数据分析笔记目录

速查笔记使用实例 Pandas-数据导入 (未完成) Pandas-数据探索基础属性 shape indexs columns values dtype/dtypes 汇总和计算描述统计 count() value_count() describe() head() tail() Pandas-数据整理丢弃值 drop() 缺失值处理 isnull() & notnull() dropna() fillna() 值替换 replace() get_dummies() 重复值处理 dupli…

Pandas-数据整理

Pandas包对数据的常用整理功能,相当于数据预处理(不包括特征工程) 目录丢弃值 drop() 缺失值处理 isnull() & notnull() dropna() fillna() 值替换 replace() get_dummies() 重复值处理 duplicated() is_unique() unique() drop_duplicated() 排序&排名 sort_index() rank() 索引设置 reindex() set_index() reset_index()…

【转载】使用pandas进行数据清洗

使用pandas进行数据清洗本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记原文链接:使用python进行数据清洗目录: 数据表中的重复值 duplicated() drop_duplicated() 数据表中的空值/缺失值 isnull()&notnull() dropna() fillna() 数据间的空格查看数据中的空格去除数据中的空格大小写转换数据中的异常和极端值 replace() 更改数据格式 astype() to_datetime() 数据分组 cut() 数据分列 split()…

Python 数据分析包：pandas 基础

pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包类似于 Numpy 的核心是 ndarray,pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的 .Series 和 DataFrame 分别对应于一维的序列和二维的表结构.pandas 约定俗成的导入方法如下: from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd Series Series 可以看做一个定长的有序字典.基本…

pandas 基础

pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包类似于 Numpy 的核心是 ndarray,pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的 .Series 和 DataFrame 分别对应于一维的序列和二维的表结构.pandas 约定俗成的导入方法如下: from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd Series Series 可以看做一个定长的有序字典.基本…

python--Numpy and Pandas 基本语法

numpy和pandas是python进行数据分析的非常简洁方便的工具,话不多说,下面先简单介绍一些关于他们入门的一些知识.下面我尽量通过一些简单的代码来解释一下他们该怎么使用.以下内容并不是系统的知识体系,我只是尽可能把最基础的知识点列写一下. 一.numpy 1.array 1 import numpy 2 list_1 = [1,2,3,4] 3 array_1 = numpy.array(list_1) # 一维数组 4 list_2 = [4,5,6,7] 5 array_2 = nu…