可以发现,缺失值NaN和None都被 Pandas 检测为缺失值,因为NaN是 Numpy 模块的空值类型,表示为np.nan,是 Not a Number 的简写,而 Pandas 是由 Numpy 开发而来的,所以保留了NaN,它在 Python 中是float类型(即小数型)数据;而None 是 Python 中的空值对象,所以两者都会被判断为缺失值。但是data中的空字符,换行符...
用fillna()进行填充会返回一个填充好的数据集的副本,并没有对原始数据进行操作,如果要修改原始数据可以通过inplace参数确定是否本地更改。 3、删除缺失值(空值) 如果想删除缺失值,那么使用 dropna() 函数与参数 axis 可以实现。在默认情况下,按照 axis=0 来按行处理,这意味着如果某一行中存在 NaN 值将会删除整...
1.检查缺失数据 检查数据中是否存在缺失值。可以使用 isnull() 或 isna() 方法来检查数据中的缺失值，使用该方法会返回一个布尔型 Series，其中 True 表示缺失值，用于检查缺失值数据；2.删除包含缺失值的行或列 如果数据中的缺失值过多，比如缺失值数据比例占比超过30%，可以删除包含缺失值的行或列，使用 drop...
df2= pd.DataFrame({'a': [5., 4., np.nan, 3., 7.],'b': [np.nan, 3., 4., 6., 8.]})#将df1中的缺失值用df2中相同位置的元素填充,如果没有缺失值则保持df1的原有元素df1.combine_first(df2)#resulta b c 01.0 NaN 2.0 1 4.0 2.0 6.0 2 5.0 4.0 10.0 3 3.0 6.0 14.0 4 7.0 ...
第一步是检测数据集中每一列中缺失值的百分比 defmissing_values_table(df):# 计算所有的缺失值mis_val=df.isnull().sum()# 计算缺失值比例mis_val_percent=100*mis_val/len(df)# 将结果拼接成dataframemis_val_table=pd.concat([mis_val,mis_val_percent],axis=1)# 将列重命名mis_val_table_ren_col...
3 缺失值从何而来 缺失值的来源有两个 原始数据包含缺失值 数据整理过程中产生缺失值 3.1 加载包含缺失的数据 加载数据时可以通过keep_default_na 与 na_values 指定加载数据时的缺失值 print(pd.read_csv('data/survey_visited.csv')) 显示结果 ident site dated ...
在pandas 中,缺失数据显示为NaN。缺失值有3种表示方法, np.nan , none , pd.NA 。 1、np.nan 缺失值有个特点(坑),它不等于任何值,连自己都不相等。如果用 nan 和任何其它值比较都会返回 nan 。 np.nan == np.nan >>False 也正由于这个特点,在数据集读入以后,不论列是什么类型的数据,默认的缺失值...
在Pandas 中,缺失数据由两个值表示: None:None 是一个 Python 单例对象,通常用于 Python 代码中的缺失数据。 NaN :NaN(Not a Number 的首字母缩写词),是所有使用标准 IEEE 浮点表示的系统都可以识别的特殊浮点值 Pandas 将 None 和 NaN 视为本质上可以互换以指示缺失值或空值。为了促进这一约定,Pandas DataFr...
当数据量大的时候,可以用describe()或isnull()函数来判断是否存在缺失。通过describe()的结果可以看出,规模以上工业企业增加值(亿元)、城镇人口比重(%)、总人口数(万人)3列的count值分别为12、15、15条数据,为缺失部分值;而城镇人口数的count为0,表示整个字段缺失。根据isnull()函数的结果同样可以看出,缺失值处...
在实际应用中,数据缺失是常见的问题。Pandas提供了多种处理缺失值的方法,如删除缺失值、填充缺失值等。 (1)删除缺失值 使用dropna()函数可以删除含有缺失值的行或列。例如,删除含有缺失值的行: df = df.dropna() (2)填充缺失值 使用fillna()函数可以填充缺失值。例如,使用0填充缺失值: ...