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（...
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...
在“California Housing数据集概述”部分,本文对数据帧运行了describe()方法。 根据四分位值和最大值,可以确定一些特征包含异常值。具体而言,这些特征有: MedInc AveRooms AveBedrms Population 处理异常值的一种方法是使用四分位数间距(interquartile range,IQR),即第75个四分位数和第25个四分位数之间的差值。如果...
Pandas需要NaNs (not-a-number)来实现所有这些类似数据库的机制,比如分组和旋转,而且这在现实世界中是很常见的。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...
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) ...
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...
df.info：获取数据帧的概览信息。df.describe：获取数据的统计描述，包括平均值、标准偏差等。缺失值处理：df.fillna：对 NaN 值进行填充。数据合并：pd.merge：通过连接键合并两个数据帧。数据排序：df.sort_values：对数据帧进行排序。数据分组与聚合：df.groupby：对数据进行分组并执行聚合操作。列操作...
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) ...
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 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 In [53]: cat = pd.Categorical(["a", "c", "c", np.nan], categories=["b", "a", "c"]) In [54]: df = pd.DataFrame({"cat": cat, "s": ["...
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: ...