python 数据框向上填充缺失值 / 张生荣

Python处理缺失值的8种不同方法实例

目录前言 1. 删除有缺失值的行或列 2. 删除只有缺失值的行或列 3. 根据阈值删除行或列 4. 基于特定的列子集删除 5. 填充一个常数值 6. 填充聚合值 7. 替换为上一个或下一个值 8. ...

首先新建一个dataframe: In[8]: df = pd.DataFrame({'name':list('ABCDA'),'house':[1,1,2,3,3],'date':['2010-01 ...

本文实例讲述了Python实现将数据框数据写入mongodb及mysql数据库的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 主要内容: 1.数据框数据写入mongdb方法 2.数据框数据写入mysql方法 ...

# 检查数据中是否有缺失值 np.isnan(train).any() Flase:表示对应特征的特征值中无缺失值 True:表示有缺失值通常情况下删除行,使用参数axis = 0,删除列的参数ax ...

用到这个语句. c[c==0]=np.nan 我们具体来看一下c和np是什么 np就是我引入的pandas库, c呢是我读入csv文件的其中一列,列名为"上行业务量GB" df是整 ...

背景: 下文利用上海市2016年9月1日公共交通卡刷卡数据如图: 想做一下上海市通勤数据挖掘,由于源文件有800多兆,用python读取起来很慢很卡,于是想导入数据库MySQL里面处理,以前一般是打 ...

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' ...

目录使用fillna()填充缺失值关于fillna()函数详解一.不指定任何参数二.指定inplace参数三.指定method参数四.指定limit参数五.指定axis参数使用fill ...

目录 1. 文章重点和项目介绍 2. 数据集研究和图表准备 2.1 导入数据集 2.2 绘制图表图表1:2019年上海,北京,深圳三地的每天AQI变化曲线图表2:2019年上海,北京,深圳三地的每 ...

目录一.Pyecharts 概述 1.1 Pyecharts 特性 1.2 Pyecharts 入门案例二.Pyecharts 配置项 2.1 全局配置项 2.2 系列配置项三.Pyechart ...

目录 1.matplotlib简介 2.图形组成元素的函数用法 2.1. figure():背景颜色 2.2 xlim()和 ylim():设置 x,y 轴的数值显示范围 2.3 xlabel()和 ...

目录一.Matplotlib模块 1.绘制基本图表 1. 绘制柱形图 2. 绘制条形图 3. 绘制折线图 4. 绘制面积图 5. 绘制散点图 6. 绘制饼图和圆环图 2.图表的绘制和美化技巧 1. ...

python 数据的清理行为实例详解数据清洗主要是指填充缺失数据,消除噪声数据等操作,主要还是通过分析"脏数据"产生的原因和存在形式,利用现有的数据挖掘手段去清洗"脏数 ...

在进行python数据分析的时候,首先要进行数据预处理. 有时候不得不处理一些非数值类别的数据,嗯, 今天要说的就是面对这些数据该如何处理. 目前了解到的大概有三种方法: 1,通过LabelEncod ...

现在要解决的问题如下: 我们有一个数据的表第7列有许多数字,并且是用逗号分隔的,数字又有一个对应的关系: 我们要得到第7列对应关系的统计,就是每一行的第7列a有多少个,b有多少个好了,我给的解决方 ...

概念箱线图通过数据的四分位数来展示数据的分布情况.例如:数据的中心位置,数据间的离散程度,是否有异常值等. 把数据从小到大进行排列并等分成四份,第一分位数(Q1),第二分位数(Q2)和第三分位数(Q ...

数据为何要降维数据降维可以降低模型的计算量并减少模型运行时间.降低噪音变量信息对于模型结果的影响.便于通过可视化方式展示归约后的维度信息并减少数据存储空间.因此,大多数情况下,当我们面临高维数据时, ...

图像边框的实现图像边框设计的主要函数 cv.copyMakeBorder()--实现边框填充主要参数如下: 参数一:源图像--如:读取的img 参数二--参数五分别是:上下左右边的宽度--单位:像 ...

Python中将列表转换成为数据框有两种情况:第一种是两个不同列表转换成一个数据框,第二种是一个包含不同子列表的列表转换成为数据框. 第一种:两个不同列表转换成为数据框 from pandas.cor ...