Python Pandas对缺失值的处理方法

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，value是值）
    • method : 等于ffill使用前一个不为空的值填充forword fill；等于bfill使用后一个不为空的值填充backword fill
    • axis : 按行还是列填充，{0 or ‘index', 1 or ‘columns'}
    • inplace : 如果为True则修改当前df，否则返回新的df
import pandas as pd

实例：特殊Excel的读取、清洗、处理

步骤1：读取excel的时候，忽略前几个空行

studf = pd.read_excel("./datas/student_excel/student_excel.xlsx", skiprows=2)
studf
Unnamed: 0 姓名 科目 分数
0 NaN 小明 语文 85.0
1 NaN NaN 数学 80.0
2 NaN NaN 英语 90.0
3 NaN NaN NaN NaN
4 NaN 小王 语文 85.0
5 NaN NaN 数学 NaN
6 NaN NaN 英语 90.0
7 NaN NaN NaN NaN
8 NaN 小刚 语文 85.0
9 NaN NaN 数学 80.0
10 NaN NaN 英语 90.0

步骤2：检测空值

studf.isnull()
Unnamed: 0 姓名 科目 分数
0 True False False False
1 True True False False
2 True True False False
3 True True True True
4 True False False False
5 True True False True
6 True True False False
7 True True True True
8 True False False False
9 True True False False
10 True True False False 
studf["分数"].isnull()
0 False
1 False
2 False
3 True
4 False
5 True
6 False
7 True
8 False
9 False
10 False
Name: 分数, dtype: bool
studf["分数"].notnull()
0 True
1 True
2 True
3 False
4 True
5 False
6 True
7 False
8 True
9 True
10 True
Name: 分数, dtype: bool
# 筛选没有空分数的所有行
studf.loc[studf["分数"].notnull(), :]
Unnamed: 0 姓名 科目 分数
0 NaN 小明 语文 85.0
1 NaN NaN 数学 80.0
2 NaN NaN 英语 90.0
4 NaN 小王 语文 85.0
6 NaN NaN 英语 90.0
8 NaN 小刚 语文 85.0
9 NaN NaN 数学 80.0
10 NaN NaN 英语 90.0

步骤3：删除掉全是空值的列

studf.dropna(axis="columns", how='all', inplace=True)
studf
姓名 科目 分数
0 小明 语文 85.0
1 NaN 数学 80.0
2 NaN 英语 90.0
3 NaN NaN NaN
4 小王 语文 85.0
5 NaN 数学 NaN
6 NaN 英语 90.0
7 NaN NaN NaN
8 小刚 语文 85.0
9 NaN 数学 80.0
10 NaN 英语 90.0

步骤4：删除掉全是空值的行

studf.dropna(axis="index", how='all', inplace=True)
studf
姓名 科目 分数
0 小明 语文 85.0
1 NaN 数学 80.0
2 NaN 英语 90.0
4 小王 语文 85.0
5 NaN 数学 NaN
6 NaN 英语 90.0
8 小刚 语文 85.0
9 NaN 数学 80.0
10 NaN 英语 90.0

步骤5：将分数列为空的填充为0分

studf.fillna({"分数":0})
姓名 科目 分数
0 小明 语文 85.0
1 NaN 数学 80.0
2 NaN 英语 90.0
4 小王 语文 85.0
5 NaN 数学 0.0
6 NaN 英语 90.0
8 小刚 语文 85.0
9 NaN 数学 80.0
10 NaN 英语 90.0 
# 等同于
studf.loc[:, '分数'] = studf['分数'].fillna(0)
studf
姓名 科目 分数
0 小明 语文 85.0
1 NaN 数学 80.0
2 NaN 英语 90.0
4 小王 语文 85.0
5 NaN 数学 0.0
6 NaN 英语 90.0
8 小刚 语文 85.0
9 NaN 数学 80.0
10 NaN 英语 90.0

步骤6：将姓名的缺失值填充

使用前面的有效值填充，用ffill：forward fill

studf.loc[:, '姓名'] = studf['姓名'].fillna(method="ffill")
studf
姓名 科目 分数
0 小明 语文 85.0
1 小明 数学 80.0
2 小明 英语 90.0
4 小王 语文 85.0
5 小王 数学 0.0
6 小王 英语 90.0
8 小刚 语文 85.0
9 小刚 数学 80.0
10 小刚 英语 90.0

步骤7：将清洗好的excel保存

studf.to_excel("./datas/student_excel/student_excel_clean.xlsx", index=False)

总结

以上就是我在处理客户端真实IP的方法，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对我们的支持。

赞 (0)

相关推荐

  • Python3.5 Pandas模块缺失值处理和层次索引实例详解

    本文实例讲述了Python3.5 Pandas模块缺失值处理和层次索引.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.pandas缺失值处理 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame df3 = DataFrame([ ["Tom",np.nan,456.67,"M"], ["Merry",34,345.56,np.nan], [np.nan,np

  • pandas如何处理缺失值

    在实际应用中对于数据进行分析的时候,经常能看见缺失值,下面来介绍一下如何利用pandas来处理缺失值.常见的缺失值处理方式有,过滤.填充. 一.缺失值的判断 pandas使用浮点值NaN(Not a Number)表示浮点数和非浮点数组中的缺失值,同时python内置None值也会被当作是缺失值. a.Series的缺失值判断 s = Series(["a","b",np.nan,"c",None]) print(s) ''' 0 a 1 b 2

  • Python Pandas找到缺失值的位置方法

    问题描述: 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.

  • python解决pandas处理缺失值为空字符串的问题

    踩坑记录: 用pandas来做csv的缺失值处理时候发现奇怪BUG,就是excel打开csv文件,明明有的格子没有任何东西,当然,我就想到用pandas的dropna()或者fillna()来处理缺失值. 但是pandas读取csv文件后发现那个空的地方isnull()竟然是false,就是说那个地方有东西... 后来经过排查发现看似什么都没有的地方有空字符串,故pandas认为那儿不是缺失值,所以就不能用dropna()或者fillna()来处理. 解决思路:先用正则将空格匹配出来,然后全部替

  • 对Pandas DataFrame缺失值的查找与填充示例讲解

    查看DataFrame中每一列是否存在空值: temp = data.isnull().any() #列中是否存在空值 print(type(temp)) print(temp) 结果如下,返回结果类型是Series,列中不存在空值则对应值为False: <class 'pandas.core.series.Series'> eventid False iyear False imonth False iday False approxdate True extended False reso

  • pandas 使用均值填充缺失值列的小技巧分享

    pd.DataFrame中通常含有许多特征,有时候需要对每个含有缺失值的列,都用均值进行填充,代码实现可以这样: for column in list(df.columns[df.isnull().sum() > 0]): mean_val = df[column].mean() df[column].fillna(mean_val, inplace=True) # -------代码分解------- # 判断哪些列有缺失值,得到series对象 df.isnull().sum() > 0

  • Python Pandas对缺失值的处理方法

    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

  • Python pandas处理缺失值方法详解(dropna、drop、fillna)

    目录 面对缺失值三种处理方法: 对于option1: 对于option 2: 对于option3 总结 面对缺失值三种处理方法: option 1: 去掉含有缺失值的样本(行) option 2:将含有缺失值的列(特征向量)去掉 option 3:将缺失值用某些值填充(0,平均值,中值等) 对于dropna和fillna,dataframe和series都有,在这主要讲datafame的 对于option1: 使用DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thres

  • Python Pandas中缺失值NaN的判断,删除及替换

    目录 前言 1. 检查缺失值NaN 2. Pandas中NaN的类型 3. NaN的删除 dropna() 3.1 删除所有值均缺失的行/列 3.2 删除至少包含一个缺失值的行/列 3.3 根据不缺少值的元素数量删除行/列 3.4 删除特定行/列中缺少值的列/行 4. 缺失值NaN的替换(填充) fillna() 4.1 用通用值统一替换 4.2 为每列替换不同的值 4.3 用每列的平均值,中位数,众数等替换 4.4 替换为上一个或下一个值 总结 前言 当使用pandas读取csv文件时,如果元

  • python:pandas合并csv文件的方法(图书数据集成)

    数据集成:将不同表的数据通过主键进行连接起来,方便对数据进行整体的分析. 两张表:ReaderInformation.csv,ReaderRentRecode.csv ReaderInformation.csv: ReaderRentRecode.csv: pandas读取csv文件,并进行csv文件合并处理: # -*- coding:utf-8 -*- import csv as csv import numpy as np # ------------- # csv读取表格数据 # ---

  • 对python pandas 画移动平均线的方法详解

    数据文件 66001_.txt 内容格式: date,jz0,jz1,jz2,jz3,jz4,jz5 2012-12-28,0.9326,0.8835,1.0289,1.0027,1.1067,1.0023 2012-12-31,0.9435,0.8945,1.0435,1.0031,1.1229,1.0027 2013-01-04,0.9403,0.8898,1.0385,1.0032,1.1183,1.0030 ... ... pd_roll_mean1.py # -*- coding: u

  • Python pandas自定义函数的使用方法示例

    本文实例讲述了Python pandas自定义函数的使用方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 自定义函数的使用 import numpy as np import pandas as pd # todo 将自定义的函数作用到dataframe的行和列 或者Serise的行上 ser1 = pd.Series(np.random.randint(-10,10,5),index=list('abcde')) df1 = pd.DataFrame(np.random.randint(-10,10,(

  • 对python pandas读取剪贴板内容的方法详解

    我使用的Python3.5,32版本win764位系统,pandas0.19版本,使用df=pd.read_clipboard()的时候读不到数据,百度查找解决方法,找到了一个比较靠谱的 打开site-packages\pandas\io\clipboard.py 在 text = clipboard_get() 后面一行 加入这句: text = text.decode('UTF-8') 保存,然后就可以使用了 df=pd.read_clipboard() #变成正常的了 下次可以在其他地方复

  • python pandas修改列属性的方法详解

    使用astype如下: df[[column]] = df[[column]].astype(type) type即int.float等类型. 示例: import pandas as pd data = pd.DataFrame([[1, "2"], [2, "2"]]) data.columns = ["one", "two"] print(data) # 当前类型 print("----\n修改前类型:&quo

  • Python Pandas多种添加行列数据方法总结

    Python Pandas多种添加行列数据方法总结

    目录 前言 1. 增加列数据 2. 增加行数据 补充:pandas根据现有列新添加一列 总结 前言 发现自己学习python 的各种库老是容易忘记,所有想利用这个平台,记录和分享一下学习时候的知识点,以后也能及时的复习,最近学习pandas,那我们来看看pandas添加数据的一些方法 创建一个dataframe 1. 增加列数据 为dataframe增加一列新数据,需要确保增加列的长度与原数据保持一致 如果是增加一列相同数据可以直接输入 df['level'] = 1 插入的数据是需要通过源数据

随机推荐