我可以根据以下python代码为数值填充缺少的数据 df.fillna(df.select_dtypes(include='number').mean().iloc[0], inplace=True) 但这只会用总体平均值填充Nan。我有一个包含分类变量的列,我需要根据该列中的类别填充平均值。 编辑:这是我正在处理的df的一部分。我想用它们各自的列means填充NAN,这些列是按TFOP...
df.select_dtypes(include=['float64']) # 选择float64型数据 df.select_dtypes(include='bool') df.select_dtypes(include=['number']) # 只取数字型 df.select_dtypes(exclude=['int']) # 排除int类型 df.select_dtypes(exclude=['datetime64']) 02、数据类型转换 在开始数据分析前,我们需要为数据分配...
df.select_dtypes(include = 'number').head() 1. 2. df.loc[:,(df.dtypes=='int64') | (df.dtypes=='float64')].head() 1.
newdf = df.select_dtypes(include=np.number) 现在对newdf的行执行您想要的任何筛选/异常值删除。之后,newdf应该只包含希望保留的行。 然后只保留df的行,这些索引在newdf中。参考 df = df[df.index.isin(newdf.index)] 3个 1、为什么这些不同的异常值方法无法检测异常值?2、PythonPandas Removing异常值与N...
(df.select_dtypes(include=np.number).var.astype('str')) 这里的“bore”具有极低的方差,虽然这是删除的候选者。在这个特殊的例子中,我不愿意删除它,因为它的值在2.54和3.94之间,因此方差很低: df['bore'].describe 5.多重共线性 当任何两个特征之间存在相关性时,就会出现多重共线性。在机器学习中,期望...
这个报错是因为在DataFrame的缩减操作中使用了numeric_only=None,在将来的版本中,这样的用法将会引发TypeError。为了修复这个问题,你可以在调用缩减操作之前,先选择有效的列。 示例修改如下: valid_columns=df1.select_dtypes(include='number').columns df1_filled=df1[valid_columns].fillna(df1.mean()) ...
DataFrame.select_dtypes([include, exclude])根据数据类型选取子数据框 DataFrame.valuesNumpy的展示方式 DataFrame.axes返回横纵坐标的标签名 DataFrame.ndim返回数据框的纬度 DataFrame.size返回数据框元素的个数 DataFrame.shape返回数据框的形状 DataFrame.memory_usage([index, deep])Memory usage of DataFrame columns...
``numpy.number``. To exclude object columns submit the data type ``numpy.object``. Strings can also be used in the style of ``select_dtypes`` (e.g. ``df.describe(include=['O'])``). To exclude pandas categorical columns, use ``'category'`` ...
# 筛选出数值型列 numeric_df = df.select_dtypes(include=['number']) # 计算每一列的总和 sums_list = numeric_df.sum().tolist() print(sums_list) # 输出: [6, 15, 24] 问题2: DataFrame中存在缺失值(NaN) 如果DataFrame中存在缺失值,sum()方法默认会忽略这些缺失值,但有时你可能需要特别处理这...
01 Loss计算中出现Nan值 在搜索以后，找到StackOverflow上找到大致的一个解决办法（原文地址：这里），大...