数据丢失(缺失)在现实生活中总是一个问题. 机器学习和数据挖掘等领域由于数据缺失导致的数据质量差,在模型预测的准确性上面临着严重的问题. 在这些领域,缺失值处理是使模型更加准确和有效的重点. 何时以及为什么数据丢失? 想象一下有一个产品的在线调查.很多时候,人们不会分享与他们有关的所有信息. 很少有人分享他们的经验,但不是他们使用产品多久; 很少有人分享使用产品的时间,经验,但不是他们的个人联系信息. 因此,以某种方式或其他方式,总会有一部分数据总是会丢失,这是非常常见的现象. 现在来看看如何处…

  数据不完整在数据分析的过程中很常见. pandas使用浮点值NaN表示浮点和非浮点数组里的缺失数据. pandas使用isnull()和notnull()函数来判断缺失情况. 对于缺失数据一般处理方法为滤掉或者填充. 滤除缺失数据   对于一个Series,dropna()函数返回一个包含非空数据和索引值的Series,例如: 对于DataFrame,dropna()函数同样会丢掉所有含有空元素的数据,例如:   但是可以指定how='all',这表示只有行里的数据全部为空时才丢弃,例如:…

汇总的函数 方法 说明 count 非NA的值数量 describe 针对Series和DataFrame列计算汇总统计 min.max 计算最小值和最大值 argmin.argmax 计算能够获取到最小值和最大值的索引位置 idxmin.indxmax 计算能够获取到最小值和最大值的索引值 quantile 计算四分位数 sum 值的总和 mean 值的平均数 median 值的算术中位数(第50百分位数) mad 根据平均值计算平均绝对离差 var 样本值的方差 std 样本值的标准差 sk…

import pandas as pd import numpy as np from numpy import nan as NaN 一.处理Series对象 通过dropna()滤除缺失数据 from numpy import nan as NaN se1=pd.Series([4,NaN,8,NaN,5]) print(se1) se1.dropna() 结果如下: 0 4.0 1 NaN 2 8.0 3 NaN 4 5.0 dtype: float64 0 4.0 1 NaN 2 8.0…

pandas用浮点值Nan表示浮点和非浮点数组中的缺失数据.它只是一个便于被检测的标记而已. >>> string_data = Series(['aardvark','artichoke',np.nan,'avocado']) >>> string_data 0 aardvark 1 artichoke 2 NaN 3 avocado dtype: object >>> string_data.isnull() 0 False 1 False 2 T…

pandas使用浮点值NaN表示浮点和非浮点数组中的缺失数据: In [14]: string_data = Series(['aardvark','artichoke',np.nan,'avocado']) In [15]: string_data Out[15]: 0 aardvark 1 artichoke 2 NaN 3 avocado dtype: object In [16]: string_data.isnull() Out[16]: 0 False 1 False 2 True…

pandas对象中的数据可以通过一些内置的方法进行合并:pandas.merge,pandas.concat,实例方法join,combine_first,它们的使用对象和效果都是不同的,下面进行区分和比较. 数据的合并可以在列方向和行方向上进行,即下图所示的两种方式: pandas.merge和实例方法join实现的是图2列之间的连接,以DataFrame数据结构为例讲解,DataFrame1和DataFrame2必须要在至少一列上内容有重叠,index也好,columns也好,只要是有内容重…

Pandas缺失数据处理 Pandas用np.nan代表缺失数据 reindex() 可以修改 索引,会返回一个数据的副本: df1 = df.reindex(index=dates[0:4], columns=['A','B','C','D','E']) df1 df1 = df.reindex(index=dates[0:4], columns=['A','B','C','D']+['E']) df1 df1 = df.reindex(index=dates[0:4], columns=li…

很久没用pandas,有些有点忘了,转载一个比较完整的利用pandas进行数据预处理的博文:https://blog.csdn.net/u014400239/article/details/70846634 引入包和加载数据 import pandas as pd import numpy as np train_df =pd.read_csv('../datas/train.csv') # train set test_df = pd.read_csv('../datas/test.csv')…

申明:本系列文章是自己在学习<利用Python进行数据分析>这本书的过程中,为了方便后期自己巩固知识而整理. 1 读取excel数据 import pandas as pd import numpy as np file = 'D:\example.xls' df = pd.DataFrame(pd.read_excel(file)) df 2 检测缺失值 2.1 isnull返回一个含有布尔值的对象 import pandas as pd import numpy as np file =…