pandas空值缺失值处理 / 张生荣

pandas 缺失值与空值处理的实现方法

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 ...

目录前言缺失值处理缺失值的判断缺失值统计缺失值筛选缺失值类型插入缺失值缺失值填充插值填充 interpolate() 的具体参数缺失值删除缺失值删除 dropna 重复值处理重 ...

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 ...

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 ...

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 ...

前言运用pandas 库对所得到的数据进行数据清洗,复习一下相关的知识. 1 数据清洗 1.1 处理缺失数据对于数值型数据,分为缺失值(NAN)和非缺失值,对于缺失值的检测,可以通过Python中 ...

目录 pandas返回缺失值位置附:Pandas查找缺失值的位置,并返回缺失值行号以及列号总结 pandas返回缺失值位置有的时候我们可能需要获取一些缺失值的信息,因此我们需要获取这些缺失值在D ...

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 ...

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 ...

注:代码用 jupyter notebook跑的,分割线线上为代码,分割线下为运行结果 1.导入库生成缺失值通过pandas生成一个6行4列的矩阵,列名分别为'col1','col2','col3' ...

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 ...

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', ...

本文主要介绍了pandas中NaN缺失值的处理方法,主要有两种方法,具体如下: import pandas as pd 缺失值处理两种方法: 删除含有缺失值的样本替换/插补处理缺失值为NaN 先 ...

目录统计某一列或某一行的缺失值数目 1.使用isnull() 2.使用count 利用pandas处理缺失值处理缺失值统计某一列或某一行的缺失值数目 1.使用isnull() import pa ...

处理方式: 存在缺失值nan,并且是np.nan: 删除存在缺失值的:dropna(axis='rows') 替换缺失值:fillna(df[].mean(), inplace=True) 不是缺失值 ...

目录前言 Pandas中缺少值NaN的介绍将缺失值作为Pandas中的缺少值NaN 缺少值NaN的删除方法删除所有值均缺失的行/列删除至少包含一个缺失值的行/列根据不缺少值的元素数量删除行/ ...

目录 Numpy学习 1 Numpy 介绍与应用 1-1Numpy是什么 2 NumPy Ndarray 对象 3 Numpy 数据类型 4 Numpy 数组属性 Pandas学习 1 pandas新 ...

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 ...

前言亲人工作考试,公司给的题库好像是直接从数据库导出的表格Excel形式,在移动端上非常难看,需要不断左右上下滑动,看不了多少题眼就瞎了,遂主动请缨编写python脚本解决之. 原本给的题库在手机上 ...

使用pthon汇总各部门的excel内容,主要思路: 1.使用pandas读入汇总表(b3df)和其中一个部门的表格内容(dedf) 2.填充pandas空值,使'项目名称','主管部门'列没有空值 ...