1. 查看缺失情况 在进行数据分析前,一般需要了解数据的缺失情况,在Python中可以构造一个lambda函数来查看缺失值,该lambda函数中,sum(col.isnull())表示当前列有多少缺失,col.size表示当前列总共多少行数据: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >sample.apply(lambda col:sum(col.is
1import pandas as pd2import numpy as np3import re45# 读取数据示例6df = pd.read_csv('messy_data.csv')温馨提示：记得提前pip install这些包，别等用的时候才想起来安装 处理缺失值 数据缺失就像掉了牙的咸菜，看着就难受。处理起来有几个套路：1# 查看缺失情况2missing_stats = df.isnull().sum()34...
4. 数据清理https://www.techtarget.com/searchdatamanagement/definition/data-scrubbing 原文标题:Cleaning Data For Data Analysis — in Python with 21 examples and code. 原文链接:https://medium.com/data-at-the-core/cleaning-data-for-data-analysis-in-python-with-21-examples-and-code-b7bf7bd528a9...
原文| 干货:用Python进行数据清洗,这7种方法你一定要掌握 数据清洗是数据分析的必备环节,在进行分析过程中,会有很多不符合分析要求的数据,例如重复、错误、缺失、异常类数据。 01 重复值处理 数据录入过程、数据整合过程都可能会产生重复数据,直接删除是重复数据处理的主要方法。pandas提供查看、处理重复数据的方法...
参考链接: Python | pandas 合并merge,联接join和级联concat 文章目录 1.数据清洗1.1 空值和缺失值的处理1.1.1 使用isnull()和notnull()函数1.1.1.1 isnull()语法格式:1.1.1.2 notnull()语法格式: 1.1.2 使用 dropna()和fillna()方法1.1.2.1 dropna()删除含有空值或缺失值的行或列1.1.2.2 fillna()方法可以...
Python数据清洗基础 在Python中进行数据清洗和可视化是一个多步骤的过程，涉及到数据的读取、预处理、分析和图形表示。以下是一些关键步骤和代码示例，这些步骤可以帮助你从原始数据中提取有价值的信息，并以直观的方式展示。数据清洗 读取数据：import pandas as pd data = pd.read_csv('data.csv')处理缺失值：# ...
python 数据清洗 前言 1. 删除重复 2. 异常值监测 3. 替换 4. 数据映射 5. 数值变量类型化 6. 创建哑变量 统计师的Python日记【第7天:数据清洗(1)】 前言 根据我的Python学习计划: Numpy → Pandas →掌握一些数据清洗、规整、合并等功能→ 掌握类似与SQL的聚合等数据管理功能 → 能够用Python进行统计建模...
对最后结果进行回归:# return 是Python的关键字,可能会导致问题# 重命名 return 列为 returnsdf.rename(columns={'return': 'returns'}, inplace=True)#建立回归模型# reg = smf.ols(formula= 'return ~ return_1',data = df)reg = smf.ols(formula='returns ~ return_1', data=df)results = reg.fi...