python dataframe NaN处理方式

如果存在以下DataFrame 年龄 性别 手机号 0 2 男 NaN 1 3 女 NaN 2 4 NaN NaN 删除NaN所在的行: 删除表中全部为NaN的行 df.dropna(axis=0,how='all') 删除表中含有任何NaN的行 df.dropna(axis=0,how='any') #drop all rows that have any NaN values 删除NaN所在的列: 删除表中全部为NaN的行 df.dropna(axis=1,how='all') 删除表中含有

关于NaN值 -在能够使用大型数据集训练学习算法之前,我们通常需要先清理数据, 也就是说,我们需要通过某个方法检测并更正数据中的错误. - 任何给定数据集可能会出现各种糟糕的数据,例如离群值或不正确的值,但是我们几乎始终会遇到的糟糕数据类型是缺少值. - Pandas 会为缺少的值分配 NaN 值. 创建一个具有NaN值得 Data Frame import pandas as pd # We create a list of Python dictionaries # 创建一个字典列表 ite

如下所示: python 设置值 import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range('20180101',periods=6) df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6,4),index=dates,columns=['A','B','C','D']) print(df) A B C D 2018-01-01 0 1 2 3 2018-01-02 4 5 6 7 2018-01-03

数据清洗是一项复杂且繁琐的工作,同时也是整个数据分析过程中最为重要的环节. 在python中空值被显示为NaN.首先,我们要构造一个包含NaN的DataFrame对象. >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> from pandas import Series,DataFrame >>> from numpy import nan as NaN >>> d

将dataframe中的NaN替换成希望的值 import pandas as pd df1 = pd.DataFrame([{'col1':'a', 'col2':1}, {'col1':'b', 'col2':2}]) df2 = pd.DataFrame([{'col1':'a', 'col3':11}, {'col1':'c', 'col3':33}]) data = pd.merge(left=df1, right=df2, how='left', left_on='col1', ri

创建一个示例数据框: import pandas as pd df = pd.DataFrame([['乔峰', '男', 95, '降龙十八掌', '主角'], ['虚竹', '男', 93, '天上六阳掌', '主角'], ['段誉', '男', 92, '六脉神剑', '主角'], ['王语嫣', '女', 95,'熟知武诀', '主角'], ['包不同', '男', 65, '胡搅蛮缠', '配角'], ['康敏', '女', 40, '惑夫妒人', '配角']], index=list

目录 Python判断Nan值方式小结 numpy判断 Math判断 Pandas判断 判断是否等于自身 Nan不属于任何取值区间 python的nan处理 定义nan的方法 常见的计算结果为nan的情况 Python判断Nan值方式小结 numpy判断 import numpy as np nan = float('nan') print(np.isnan(nan)) True Math判断 import math nan = float('nan') print(math.isnan(nan

目录 1.合并 1.1 结构合并 1.1.1 concat函数 1.1.2 append函数 1.2 字段合并 2.去重 1.合并 1.1 结构合并 将两个结构相同的数据合并 1.1.1 concat函数 函数配置: concat([dataFrame1, dataFrame2,-], index_ingore=False) 参数说明:index_ingore=False(表示合并的索引不延续),index_ingore=True(表示合并的索引可延续) 实例: import pandas as

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

首先新建一个dataframe: In[8]: df = pd.DataFrame({'name':list('ABCDA'),'house':[1,1,2,3,3],'date':['2010-01-01','2010-06-09','2011-12-03','2011-04-05','2012-03-23']}) In[9]: df Out[9]: date house name 0 2010-01-01 1 A 1 2010-06-09 1 B 2 2011-12-03 2 C 3 201

需求:给定一个dataframe和一个list,list中存放的是dataframe中某一列的元素,删除dataframe中与list元素重复的行(即取差集). 在网上搜了一圈,好像没看到DataFrame中取差集的方式,所以自己写了一个.方法比较繁琐,如果有更简便的方式,请留言. import pandas as pd data = [[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5],[4,5,6]] # 创建dataframe,包含a,b,c三列 df = pd.DataFrame(data,

TF-IDF TF-IDF(Term Frequencey-Inverse Document Frequency)指词频-逆文档频率,它属于数值统计的范畴.使用TF-IDF,我们能够学习一个词对于数据集中的一个文档的重要性. TF-IDF的概念 TF-IDF有两部分,词频和逆文档频率.首先介绍词频,这个词很直观,词频表示每个词在文档或数据集中出现的频率.等式如下: TF(t)=词t在一篇文档中出现的次数/这篇文档的总词数 第二部分--逆文档频率实际上告诉了我们一个单词对文档的重要性.这是因为当计

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧! a1 = raw_input("please input a number") a = int(a1) if(a!=0): if(a > 0): print '这是正数' if(a < 0 ): print '这是负数' else: print 'the number is equal to 0' 补充知识:判断一个数值是否为正数.负数.零.整数 最近在看阮一峰老师的<ES6标准入门>的时候,看到ES6新增了两个方法.