删除表中的某一行或者某一列更明智的方法是使用drop,它不改变原有的df中的数据,而是返回另一个dataframe来存放删除后的数据. (1)清理无效数据 df[df.isnull()] #返回的是个true或false的Series对象(掩码对象),进而筛选出我们需要的特定数据. df[df.notnull()] df.dropna() #将所有含有nan项的row删除 df.dropna(axis=1,thresh=3) #将在列的方向上三个为NaN的项删除 df.dropna(how='A…

https://blog.csdn.net/donghf1989/article/details/51167083/ .使用0替代缺失值(当然你可以用任意一个数字代替NaN) df.fillna(0) 3.用一个字符串代替缺失值 df.fillna('missing')…

将下面注释掉 fillna() 函数:有一个inplace参数,默认为false,不会对原来dataframe中进行替换,为True时候会修改原来的.…

In the store marketing, for many reason, one stock's data can be incomplete: We can use 'forward fill' and 'backward fill' to fill the gap: forward fill: backward fill: TO do those in code, we can use numpy's 'fillna()' mathod: http://pandas.pydata.o…

pandas.DataFrame.to_hdf(self, path_or_buf, key, **kwargs): Hierarchical Data Format (HDF) ,to add another DataFrame or Series to an existing HDF file, please use append mode and a different a key. df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, i…

method:  pad/ffill:用前一个非缺失值去填充该缺失值,用左边的非缺失值去填充该缺失值          backfill/bfill:用下一个非缺失值填充该缺失值,用右边的非缺失值去填充该缺失值          None:指定一个值去替换缺失值(默认这种方式) limit参数:限制填充个数 axis参数:修改填充方向,默认为纵向填充,axis=1的时候,横向填充 import numpy as np df = pd.DataFrame( [[np.nan,2,np.nan,np…

# NaN 浮点类型   np.nan+1 =>nan Python type(None)  // NoneType类型 不能参与运算 import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame #数据提取 df = pd.read_excel('./测试数据.xlsx') df.head() 如何检测空值?df.isnull().any(axis=1 行) True行存在空值 false行不存在空 df.notnull().all(axis=…

# 2.1处理缺失值,连续值用均值填充 continuous_fillna_number = [] for i in train_null_ix: if(i in continuous_ix): mean_v = df_train[i].mean() continuous_fillna_number.append(mean_v) df_train[i] = df_train[i].fillna(mean_v) np.save("continuous_fillna_number.npy"…

isna() 释义 筛选为NaN的布尔值,可接受单个标量或者数组 举例 筛选stu_name为NaN的所有行: df = pd.DataFrame({'stu_name': ['Tom', 'Tony', 'Jack', 'Jack', np.nan], 'stu_age': [16, 16, 15, np.nan, 21]}) print(df) df1 = df[df['stu_name'].isna()] print(df1) fillna() 释义 对NaN值进行填充,官方文档 常用参数…

imp=Imputer()…