pandas之缺失值处理

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Python Pandas找到缺失值的位置

python pandas判断缺失值一般采用 isnull(),然而生成的却是所有数据的true/false矩阵,对于庞大的数据dataframe,很难一眼看出来哪个数据缺失,一共有多少个缺失数据,缺失数据的位置. 首先对于存在缺失值的数据,如下所示 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,6)) # Make a few areas have NaN values df.iloc[1…

pandas判断缺失值的办法

参考这篇文章: https://blog.csdn.net/u012387178/article/details/52571725 python pandas判断缺失值一般采用 isnull(),然而生成的却是所有数据的true/false矩阵,对于庞大的数据dataframe,很难一眼看出来哪个数据缺失,一共有多少个缺失数据,缺失数据的位置. 比如: 0.520113 0.884000 1.260966 -0.236597 0.312972 -0.196281 -0.837552 NaN 0.…

Pandas对缺失值的处理

Pandas使用这些函数处理缺失值: isnull和notnull:检测是否是空值,可用于df和series dropna:丢弃.删除缺失值 axis : 删除行还是列,{0 or 'index', 1 or 'columns'}, default 0 how : 如果等于any则任何值为空都删除,如果等于all则所有值都为空才删除 inplace : 如果为True则修改当前df,否则返回新的df fillna:填充空值 value:用于填充的值,可以是单个值,或者字典(key是列名,valu…

pandas 处理缺失值（连续值取平均，离散值fillna"<unk>"）

# 2.1处理缺失值,连续值用均值填充 continuous_fillna_number = [] for i in train_null_ix: if(i in continuous_ix): mean_v = df_train[i].mean() continuous_fillna_number.append(mean_v) df_train[i] = df_train[i].fillna(mean_v) np.save("continuous_fillna_number.npy"…

python-数据描述与分析2（利用Pandas处理数据缺失值的处理数据库的使用）

2.利用Pandas处理数据2.1 汇总计算当我们知道如何加载数据后,接下来就是如何处理数据,虽然之前的赋值计算也是一种计算,但是如果Pandas的作用就停留在此,那我们也许只是看到了它的冰山一角,它首先比较吸引人的作用是汇总计算 (1)基本的数学统计计算这里的基本计算指的是sum.mean等操作,主要是基于Series(也可能是来自DataFrame)进行统计计算.举例如下: #统计计算 sum mean等 import numpy as np import pandas as pd df=p…