Pandas | 17 缺失数据处理

【Pandas | 17 缺失数据处理】的更多相关文章

Pandas | 17 缺失数据处理

数据丢失(缺失)在现实生活中总是一个问题. 机器学习和数据挖掘等领域由于数据缺失导致的数据质量差,在模型预测的准确性上面临着严重的问题. 在这些领域,缺失值处理是使模型更加准确和有效的重点. 使用重构索引(reindexing),创建了一个缺少值的DataFrame. 在输出中,NaN表示不是数字的值. 一.检查缺失值为了更容易地检测缺失值(以及跨越不同的数组dtype),Pandas提供了isnull()和notnull()函数,它们也是Series和DataFrame对象的方法示例1…

Pandas缺失数据处理

Pandas缺失数据处理 Pandas用np.nan代表缺失数据 reindex() 可以修改索引,会返回一个数据的副本: df1 = df.reindex(index=dates[0:4], columns=['A','B','C','D','E']) df1 df1 = df.reindex(index=dates[0:4], columns=['A','B','C','D']+['E']) df1 df1 = df.reindex(index=dates[0:4], columns=li…

第十二节：pandas缺失数据处理

1.isnull():检查是否含有确实数据 2.fillna():填充缺失数据 3.dropna() :删除缺失值 4.replace():替换值…

数据分析之pandas常见的数据处理(四)

常见聚合方法方法说明 count 计数 describe 给出各列的常用统计量 min,max 最大最小值 argmin,argmax 最大最小值的索引位置(整数) idxmin,idxmax 最大最小值的索引值 quantile 计算样本分位数 sum,mean 对列求和,均值 mediam 中位数 mad 根据平均值计算平均绝对离差 var,std 方差,标准差 skew 偏度(三阶矩) Kurt 峰度(四阶矩) cumsum 累积和 Cummins,cummax 累计组大致和累计最小值…

Pandas 拼接操作数据处理

数据分析生成器迭代器装饰器 (两层传参) 单例模式() ios七层 io多路数据分析:是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来,总结出所研究对象的内在规律 pandas的拼接操作 pandas的拼接分为两种: 级联:pd.concat, pd.append 合并:pd.merge, pd.join 使用pd.concat()级联 pandas使用pd.concat函数,与np.concatenate函数类似,只是多了一些参数: objs axis=0 join='outer'…

pandas删除缺失数据(pd.dropna()方法)

1.创建带有缺失值的数据库: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index = list('abcde'), columns = ['one', 'two', 'three']) # 随机产生5行3列的数据 df.ix[1, :-1] = np.nan # 将指定数据定义为缺失 df.ix[1:-1, 2] = np.nan print('\ndf1') # 输出df…

Pandas基础用法-数据处理【全】-转

完整资料:[数据挖掘入门介绍] (https://github.com/YouChouNoBB/data-mining-introduction) # coding=utf-8 # @author: bryan import pandas as pd import numpy as np import pymysql #缩写 # df 任意的Pandas DataFrame对象 # s 任意的Pandas Series对象,表示一列 #导入数据 filename='D:/IJCAI/file.c…