Pandas缺失值2种处理方式代码实例

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.

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

1.相关函数 df.dropna() df.fillna() df.isnull() df.isna() 2.相关概念 空值:在pandas中的空值是"" 缺失值:在dataframe中为nan或者naT(缺失时间),在series中为none或者nan即可 3.函数具体解释 DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False) 函数作用:删除含有空值的行或列 axis:维度,axis=

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

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

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

今天遇到的问题是,要将一份csv数据读入dataframe,但某些列中含有NA值.对于这些列来说,NA应该作为一个有意义的level,而不是缺失值,但read_csv函数会自动将类似的缺失值理解为缺失值并变为NaN. 看pandas文档中read_csv函数中这两个参数的描述,默认会将'-1.#IND', '1.#QNAN', '1.#IND', '-1.#QNAN', '#N/A N/A','#N/A', 'N/A', 'NA', '#NA', 'NULL', 'NaN', '-NaN', '

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

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

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nan,有默认标记的 1.存在缺失值nan,并且是np.nan # 判断数据是否为NaN # pd.isnull(df),pd.notnull(df),pd.isna(df) # 读取数据 movie = pd.read_csv("./date/IMDB-Movie-Data.csv")

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写完js倒计时,突然想用java实现倒计时,写了三种实现方式 一:设置时长的倒计时: 二:设置时间戳的倒计时: 三:使用java.util.Timer类实现的时间戳倒计时 代码如下: package timer; import java.util.Calendar; import java.util.Date; import java.util.Timer; import java.util.TimerTask; /** * java演示倒计时 * */ public class TimeTes

1.正常的程序启动,停止 2.使用退出标记,一般程序在run()方法后,线程会正常结束. 但是有一些伺服线程还在运行,他们运行时间较长,只有当外部条件满足时,他们才会停止.实现如下: public class ThreadCease extends Thread{ private volatile boolean exit = false; public void run(){ while(!exit){ //停止后做的事情~ } } 3.使用线程(Thread)自带的isInterrupted

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Lock是java.util.concurrent.locks包下的接口,Lock 实现提供了比使用synchronized 方法和语句可获得的更广泛的锁定操作,它能以更优雅的方式处理线程同步问题,我们拿Java线程之线程同步synchronized和volatile详解中的一个例子简单的实现一下和sychronized一样的效果,代码如下: public class LockTest { public static void main(String[] args) { final Output