对pandas数据判断是否为NaN值的方法详解

在人工采集数据时,经常有可能把空值和空格混在一起,一般也注意不到在本来为空的单元格里加入了空格.这就给做数据处理的人带来了麻烦,因为空值和空格都是代表的无数据,而pandas中Series的方法notnull()会把有空格的数据也纳入进来,这样就不能完整地得到我们想要的数据了,这里给出一个简单的方法处理该问题. 方法1: 既然我们认为空值和空格都代表无数据,那么可以先得到这两种情况下的布尔数组. 这里,我们的DataFrame类型的数据集为df,其中有一个变量VIN,那么取得空值和空格的布尔数组

Dataframe使用loc取某几行几列的数据: print(df.loc[0:4,['item_price_level','item_sales_level','item_collected_level','item_pv_level']]) 结果如下,取了index为0到4的五行四列数据. item_price_level item_sales_level item_collected_level item_pv_level 0 3 3 4 14 1 3 3 4 14 2 3 3 4 14

pandas中有时需要按行依次对.csv文件读取内容,那么如何进行呢? 我们来完整操作一遍,假设我们已经有了一个.csv文件. # 1.导入包 import pandas as pd # 2读入数据 readFile = pd.read_csv('输出路径',encoding='gb2312') for record in readFile.values: print(record) 至此就完成了整个过程 如果有Nan怎么处理呢? 我们可以在readFile后面加入以下内容: readFile

这个问题源于在训练机器学习的一个模型时,使用训练数据时提示prepare的数据中存在np.nan 报错信息如下: ValueError: np.nan is an invalid document, expected byte or unicode string. 刚开始不知道为什么会有这个,后来发现是list中存在nan值 下面是找到nan值的方法: 简单找到: import numpy as np x = np.array([2,3,np.nan,5, np.nan,5,2,3]) for

参加kaggle数据挖掘比赛,就第一个赛题Titanic的数据,学习相关数据预处理以及模型建立,本博客关注基于pandas进行数据预处理过程.包括数据统计.数据离散化.数据关联性分析 引入包和加载数据 import pandas as pd import numpy as np train_df =pd.read_csv('../datas/train.csv') # train set test_df = pd.read_csv('../datas/test.csv') # test set

如果单独是 >>> df.fillna(0) >>> print(df) # 可以看到未发生改变 >>> print(df.fillna(0)) # 如果直接打印是可以看到填充进去了 >>> print(df) # 但是再次打印就会发现没有了,还是Nan 将其Nan全部填充为0,这时再打印的话会发现根本未填充,这是因为没有加上参数inplace参数. 一定要将inplace = True加入参数,这样才能让源数据发生改变并保存. &g

实际项目中有这样的需求,将某一列的值,映射成类别型的数据,这个时候,需要我们将范围等频切分,或者等距切分. 具体的做法可以先看某一些特征的具体分布情况,然后我们选择合适的阈值进行分割. def age_map(x): if x < 26: return 0 elif x >=26 and x <= 35: return 1 elif x > 35 and x <= 45: return 2 elif pd.isnull(x): #判断是否为NaN值,== 和in 都无法判断

由于 JavaScript 的限制, Vue 不能检测以下变动的数组: 当你利用索引直接设置一个项时,例如:vm.items[indexOfItem] = newValue 当你修改数组的长度时,例如:vm.items.length = newLength 在 <template> <div> <ul> <li v-for = " (item,index) in list" v-text='`${item} - ${index} `'>&

我遇到的一个小需求,就是希望通过判断pandas dataframe中一列的值在两个条件范围(比如下面代码中所描述的逻辑,取小于u-3ε和大于u+3ε的值),然后取出dataframe中的所有符合条件的值,这个需求的解决与普通的iloc.loc.ix的方式不同,所以我想分享一下,希望可以帮到遇到这个困难的朋友们,下面是我的实例代码: doc[~((doc.iloc[:,141:142]<(mean_value-3*std_value))&(doc.iloc[:,141:142]>(me

目录 1. 什么是反射 2. reflect.Type 2.1 类型Type和种类Kind 2.2 引用指向元素的类型 2.3 结构体成员类型 3. reflect.Value 3.1 结构体的成员的值 3.2 遍历array.slice 3.3 遍历map 4. 反射的三大定律 4.1 从interface到反射对象 4.2 从反射对象到interface 4.3 通过反射修改对象,该对象值必须是可修改的 1. 什么是反射 反射是程序在运行期间获取变量的类型和值.或者执行变量的方法的能力. G

前言 在vue项目中组件之间的通讯是很常见的问题,同时也是很重要的问题,我们大致可以将其分为三种情况: 父传子:在父组件中绑定值,在子组件中用props接收 子传父:在父组件中监听一个事件,在子组件中利用$emit触发这个事件并带上数据作为第二个参数,这时父组件中监听事件的回调函数就会被调用,回调函数的参数就是子组件带上来的数据,这样就可以在父组件中使用子组件的数据了, 兄弟之间的传递:我们可以使用事件总线(eventBus)来轻松的解决,其实就是发布订阅者模式 今天我们要看的是父组件如何直接调

今天踩过的两个小坑: 一.用random的shuffle打乱数据集中的数据-标签对 index=[i for i in range(len(X_batch))] # print(type(index)) index=random.shuffle(index) 结果shuffle完以后index变成None了,看了下api,这样说明的: 这个函数如果返回值,就返回None,所以用index=balabala就把index的内容改变了.去掉index=random.shuffle(index)等号前

为了精度更准确 可以使用数字的绝对值 < 1.0e-16  或者 < 1.0e-8来对比 abs(Num) <  1.0e-16 以上这篇对python 判断数字是否小于0的方法详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

本文实例讲述了jQuery获取复选框被选中数量及判断选择值的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 获取复选框被选中值 <input type="button" id="btn5" value="获得选中的所有值"> <input type="text" name="dd" id="dd" size="50" /> $("#btn5&

目录 java有无参数和返回值 以下的例子要细细查看 方法的返回值和参数 1.返回值 2.参数 java有无参数和返回值 首先,定义一个土豪类(LocalTyrant) 属性:name moeney smoke 行为一:(无参数无返回值): 行为二:(无参数有返回值): 行为三:(有参数有返回值): 行为四:(有参数无返回值): 以下的例子要细细查看 慢慢分析,切不可急于求成 package cm.tr; class LocalTyrant{ String name; int money; St