这个也不好观察,我们利用np.any()来判断是否有缺失值,若有则返回True,下面看例子: 6.2.2 存在缺失值nan,并且是np.nan 1、删除 pandas删除缺失值,使用dropna的前提是,缺失值的类型必须是np.nan 2、替换缺失值 替换所有缺失值: 6.2.3 不是缺失值nan,有默认标记的 直接看例子: 数据是这样的: 以上数据在读取...
同时创建np.ndarray和 pd.Series 对象。两个 NumPy 数组（y和y_with_nan）和两个 Pandas Series（z...
在Pandas中,我们做了大量工作来统一所有支持的数据类型对NaN的使用。根据定义(在CPU级别上强制执行),nan+anything会得到nan。所以 >>>np.sum([1, np.nan, 2]) nan 但是 >>> pd.Series([1, np.nan, 2]).sum() 3.0 一个公平的比较是使用np.nansum代替np.sum,用np.nanmean而不是np.mean等等。突然...
你也可以使用g.ag (['min', 'max'])一次调用计算多个函数,或者使用g.c describe()一次显示一堆统计函数。 如果这些还不够,你还可以通过自己的Python函数传递数据。它可以是: 一个函数f,它接受一个组x(一个Series对象)并生成一个值(例如sum())与g.eapply (f)一起使用。 一个函数f,它接受一个组x(一...
describe方法默认只给出数值型变量的常用统计量,要想对DataFrame中的每个变量进行汇总统计,可以将其中的参数include设为all。 head()方法和tail()方法则是分别显示数据集的前n和后n行数据。如果想要随机看N行的数据,可以使用sample()方法。 df.sample(3) ...
df.describe() # 3.8 查看每一列的唯一值和计数 df.apply(pd.Series.value_counts) 4. 数据处理 4.1 重命名列名 4.2 选择性更改列名 4.3 批量更改索引 4.4 批量更改列名 4.5 设置姓名列为行索引 4.6 检查哪些列包含缺失值 4.7 统计各列空值 4.8 删除本列中空值的行 ...
describe方法默认只给出数值型变量的常用统计量,要想对DataFrame中的每个变量进行汇总统计,可以将其中的参数include设为all。 head 方法和 tail 方法则是分别显示数据集的前n和后n行数据。如果想要随机看N行的数据,可以使用 sample 方法。 df.sample(3)
使用describe方法可以生成关于数据分布的描述性统计信息: 9.2 相关性分析 Pandas 提供了corr方法用于计算数据之间的相关性矩阵: 9.3 数据透视表 利用pivot_table方法可以轻松创建数据透视表,对数据进行多维度的聚合: 9.4 分位数计算 使用quantile方法可以计算指定分位数的值: ...
df.describe()# 3.8 查看每一列的唯一值和计数 df.apply(pd.Series.value_counts)4. 数据处理 4.1 重命名列名 4.2 选择性更改列名 4.3 批量更改索引 4.4 批量更改列名 4.5 设置姓名列为行索引 4.6 检查哪些列包含缺失值 4.7 统计各列空值 4.8 删除本列中空值的行 4.9 仅保留本列中是空值的...
在分类数据上使用describe()将产生类似于string类型的Series或DataFrame的输出。 代码语言:javascript 复制 In [53]: cat = pd.Categorical(["a", "c", "c", np.nan], categories=["b", "a", "c"]) In [54]: df = pd.DataFrame({"cat": cat, "s": ["a", "c", "c", np.nan]}) In...