constant:自定义的值,必须通过fill_value来定义。 fill_value:str或数值,默认为Zone。当strategy == “constant"时,fill_value被用来替换所有出现的缺失值(missing_values)。fill_value为Zone,当处理的是数值数据时,缺失值(missing_values)会替换为0,对于字符串或对象数据类型则替换为"missing_value” 这一字符串。
# Check for missing values in the dataframedf.isnull()# Check the number of missing values in the dataframedf.isnull().sum().sort_values(ascending=False)# Check for missing values in the 'Customer Zipcode' columndf['Customer Zipcode'].isnull().sum()# Check what percentage of the data ...
.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } .dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } 方法4:SimpleImputer类填充(单变量) 代码语言:javascript 复制 sklearn.impute.SimpleImputer(missing_values=nan,strategy=’mean’,fill_va...
# 使用字典填充不同列的缺失值 df_filled = df.fillna(fill_values) print(df_filled) 输出结果如下: 代码语言:txt 复制 A B C 0 1 missing 1.0 1 2 2 2.0 2 0 3 3.0 3 4 missing 4.0 4 5 5 2.5 在这个示例中,我们创建了一个包含三列数据的DataFrame。然后,创建了一个填充缺失值的字典,其中'A...
dataframe and introduce a new column called "idx" to uniquely identify each row as a single group. Resample to insert missing values and backfill them with peak values. The backfilled values now belong to the same group as their corresponding peak value. It is necessary to fill in the ...
print(f"3 missing values represents {(df['Customer Zipcode'].isnull().sum() / df.shape[0] * 100).round(4)}% of the rows in our DataFrame.") Zipcode列中有3个缺失值 可以删除包含至少一个缺失值的任何行或列。 # Drop all the rows where at least one element is missing ...
df1=df[df.isnull().values==True] df1.fillna(0)limit用来限定填充的数量。df1.fillna(0,limit...
(1)我们先尝试对整个DataFrame进行处理,这里我们用的是均值: df_mean = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean') df = df_mean.fit_transform(df) 输出一下: df type(df) 注意看此时我们原来的数据表的类型!已经不再是DataFrame了,而是ndarray了。 当然,我们可以把它再转回DataFrame型: pd.Dat...
df = pd.DataFrame(data) print(df) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 3. 检查缺失值 在处理缺失值之前,我们需要了解数据集中缺失值的数量和位置。 # 检查每个列中的缺失值数量 missing_values = df.isnull().sum() print(missing_values) 1. ...
method='ffill':ffill 或 forward fill 向前查找非空值,直到遇到另一个非空值method='bfill':bfill 或 backward fill 将第一个观察到的非空值向后传播,直到遇到另一个非空值显式值:也可以设置一个精确的值来替换所有的缺失值。例如,这个替换值可以是 -999,以表示缺少该值。例子: 当排序不相关时,处理丢失的...