# coding=utf-8 import numpy as np ''' 填充nan的数据,为该列的平均值 ''' def fill_ndarray(t1): for i in range(t1.shape[1]): temp_col = t1[:,i] #取每一列 print(temp_col) nan_num =np.count_nonzero(temp_col!=temp_col) #判断该列存在不为0的数个数 if( nan_num != 0 ): temp_not_nan_col =

nan:not a number inf:infinity;正无穷 numpy中的nan和inf都是float类型     t!=t 返回bool类型的数组(矩阵) np.count_nonzero() 返回的是数组中的非0元素个数:true的个数. np.isnan() 返回bool类型的数组. 那么问题来了,在一组数据中单纯的把nan替换为0,合适么?会带来什么样的影响? 比如,全部替换为0后,替换之前的平均值如果大于0,替换之后的均值肯定会变小,所以更一般的方式是把缺失的数值替换为均值(中

代码 需要先导入pandas arr的数据类型为一维的np.array import pandas as pd arr[~pd.isnull(arr)] 补充知识:python numpy.mean() axis参数使用方法[sum(axis=*)是求和,mean(axis=*)是求平均值] 如下所示: import numpy as np X = np.array([[1, 2], [4, 5], [7, 8]]) print(np.mean(X, axis=0, keepdims=True)

df.mode()return的是一个frame,因为可能存在多个总数.那么用mode()来填充nan的时候就要注意了,如果直接 df.fillna(df.mode()) 会发现还是有很多空值没有填充,正确的写法如下: df.fillna(df.mode().iloc[0])# iloc 安装行的index访问

>> np.nan == np.nan False >> np.nan is np.nan True >> math.nan is np.nan False >> np.isnan(math.nan) True 1. 判断 ndarray 中是否存在 nan >> c = np.array([ 1., 2., np.nan, 3., 4.]) >> np.isnan(c) array([False, False, True, Fals

转自:http://blog.csdn.net/xiaodongxiexie/article/details/54352889 在处理数据时遇到NAN值的几率还是比较大的,有的时候需要对数据值是否为nan值做判断,但是如下处理时会出现一个很诡异的结果: import numpy as np np.nan == np.nan #此时会输出为False 1 2 3 4 对np.nan进行help查看,输出如下: Help on float object: class float(object) |

1.数组的拼接 import numpy as np t1 = np.array([[0, 1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10, 11]]) t2 = np.array([[12, 13, 14, 15, 16, 17], [18, 19, 20, 21, 22, 23]]) print(np.vstack((t1, t2))) # 竖直拼接 print(np.hstack((t1, t2))) # 水平拼接 [[ 0 1 2 3 4 5] [ 6 7 8 9 10

作为一个网络技术人员,机器学习是一种很有必要学习的技术,在这个数据爆炸的时代更是如此. python做数据分析,最常用以下几个库 numpy pandas matplotlib 一.Numpy库 为了方便科学计算,Numpy库定义了一些属性和方法以便于对一维数据,二位数据和高维数据的处理.为了满足科学计算的需求,Numpy定义了一个多维数组对象——ndarray.Ndarray由实际数据和描述这些数据的元数据(如数据维度.数据类型)构成,ndarray一般要求所有元素类型相同. (1) Ndar

Numpy 精通面向数组编程和思维方式是成为Python科学计算大牛的一大关键步骤.——<利用Python进行数据分析> Numpy(Numerical Python)是Python科学计算的基础包.具有以下功能: 快速高效的多维数组对象ndarray ndarray表示的是N维数组对象. ndarray是一个通用的同构数据多维容器,也就是说,其中的元素必须都是相同类型的.每个数组里面都有一个shape和一个dtype shape表示各个维度大小的元组dtype表示数组数据类型 除非是显示的设

1.numpy读取数据 np.loadtxt(fname,dtype=np.float,delimiter=None,skiprows=0,usecols=None,unpack=False) 做一个小demo: 现在这里有一个英国和美国各自youtube1000多个视频的点击,喜欢,不喜欢,评论数量(["views","likes","dislikes","comment_total"])的csv,运用刚刚所学习的只是,我们

安装 视频链接:https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/np-pd/ pip install numpy pip install pandas Numpy 学习 Numpy属性 import numpy as np array = np.array([[1,2,3], [2,3,4]]) print(array) print('number of dim:',array.ndim)//几维度 print('shape:',

目的 1.查找NaN值(定位到哪一列.在列的哪个索引位置) 2.填充NaN值(向上填充.向下填充.线性填充等) 3.过滤NaN值 构建简单的Dataframe数据结构环境 import pandas as pd import numpy as np #在df中nan和None都会被自动填充为NaN df=pd.DataFrame({'a':[np.nan,1,2,3],'b':[None,5,6,7],'c':[8,9,10,11]}) print(df) '''结果 a b c 0 NaN N

今天在用写一段求和的代码时候,发现最后返回的是nan的结果,这段循环求和代码依次调用了三个函数,于是依次打印这三个函数的返回值,发现其中一个函数的返回值为nan,原来是因为这段函数里面没有相似的用户,所有返回结果为nan,于是我就想加一个判断条件,当结果为空时,跳过本次循环: if res==nan: continue 本以为加上这一句话就可以了,于是重新运行了一下,oh,shit!!!!结果没有任何变化,以前是nan的还是一样没有跳过.于是我想到了我用到了Python的numpy库,会不会是n

python数据预处理之缺失值简单处理:https://blog.csdn.net/Amy_mm/article/details/79799629 该博客总结比较详细,感谢博主. 我们在进行模型训练时,不可避免的会遇到某些特征出现空值的情况,下面整理了几种填充空值的方法 1. 用固定值填充 对于特征值缺失的一种常见的方法就是可以用固定值来填充,例如0,9999, -9999, 例如下面对灰度分这个特征缺失值全部填充为-99 data['灰度分'] = data['灰度分'].fillna('-9

  转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/oceanicstar/p/10869725.html  1.np.isnan(只有数组数值运算时可使用) 注意:numpy模块的isnan方法仅支持对数值进行判断,因此传入的如果是字符串类型会报错   2.is np.nan(不建议使用) 如果我们的空值只会出现由numpy模块的nan,或只想判断由numpy模块生成的nan值,可以使用,但其他场合一律不建议使用 注意:因为math模块同样可以产生nan值,且math.nan由

使用numpy生成数字 生成的类型是ndarray类型 t1 = np.array([1,2,3,4,5]) print(t1,type(t1)) # 类型为ndarray t2 = np.array(range(10)) print(t2) t3 = np.arange(10) # 相当于array+range print(t3,t3.dtype) # dtype 可以查看数组内的数据类型 t4 = np.arange(10,dtype="f2") # 制定数据类型 print(t4

Titanic 数据集是从 kaggle下载的,下载地址:https://www.kaggle.com/c/titanic/data 数据一共又3个文件,分别是:train.csv,test.csv,gender_submission.csv 先把需要视同的库导入: import os import datetime import operator import numpy as np import pandas as pd import xgboost as xgb from sklearn.

特征处理是特征工程的核心部分,特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作,它不像算法和模型那样式确定的步骤,更多的是工程上的经验和权衡,因此没有统一的方法,但是sklearn提供了较为完整的特征处理方法,包括数据预处理,特征选择,降维等.首次接触到sklearn,通常会被其丰富且方便的算法模型库吸引,但是这里介绍的特征处理库也非常强大! 经过前人的总结,特征工程已经形成了接近标准化的流程,如下图所示(此图来自此网友,若侵权,联系我,必删除) 1 特征来源——导入数据 在做数据分析的时候,特征

数据预处理是建立机器学习模型的第一步,对最终结果有决定性的作用:如果你的数据集没有完成数据清洗和预处理,那么你的模型很可能也不会有效 第一步,导入数据 进行学习的第一步,我们需要将数据导入程序以进行下一步处理 加载 nii 文件并转为 numpy 数组 import nibabel as nib from skimage import transform import os import numpy as np img = nib.load(img_file) img = img.get_fda

Titanic 数据集是从 kaggle下载的,下载地址:https://www.kaggle.com/c/titanic/data 数据一共又3个文件,分别是:train.csv,test.csv,gender_submission.csv 先把需要视同的库导入: import os import datetime import operator import numpy as np import pandas as pd import xgboost as xgb from sklearn.