如果数据中的缺失值可以通过插值来估算，可以使用interpolate()方法来进行插值填充，常见地插值方法有线性插...
# importing pandas packageimportpandasaspd# making data frame from csv filedata=pd.read_csv("employees.csv")# will replace Nan value in dataframe with value -99data.replace(to_replace=np.nan,value=-99) 代码6:使用interpolate()函数使用线性方法填充缺失值。 # importing pandas as pdimportpandasasp...
# importing pandas packageimport pandas as pd# 从csv文件制作数据框data = pd.read_csv("employees.csv")# 将数据框中的 Nan 值替换为 -99data.replace(to_replace = np.nan, value = -99) 输出: 代码#6:使用 interpolate() 函数使用线性方法填充缺失值。 # importing pandas as pdimport pandas as ...
df.interpolate(method='linear',limit_direction='forward',axis=1) 上面的方法都不是原地修改原对象,如果需要原地修改,则需要设置inplace=True。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 print(df)df.interpolate(method='linear',limit_direction='forward',axis=1,inplace=True)df 4、处理重复数据...
annual_data=quarterly_data.resample('Y').max()print(monthly_data)print(quarterly_data)print(annual_data) 在上述示例中,我们首先创建了一个示例的时间序列数据框,并使用resample()方法将其转换为不同的时间频率(每月、每季度、每年)并应用不同的聚合函数(总和、平均值、最大值)。
.interpolate() user_info.age.interpolate(inplace=True) Top 替换缺失值 大家有没有想过一个问题:到底什么才是缺失值呢?你可能会奇怪说,前面不是已经说过了么, None 、 np.nan 、 NaT 这些都是缺失值。但是我也说过了,这些在 Pandas 的眼中是缺失值,有时候在我们人类的眼中,某些异常值我们也会当做缺失值...
csv逗号分割值文件格式df.to_csv('data/salary.csv', sep =';',# 文本分隔符,默认是逗号header =True,# 是否保存列索引index =True)# 是否保存行索引,保存行索引,文件被加载时,默认行索引会作为一列# 这里一般 index = False 不设索引会比较好# 读取数据 - read_csvdata1 = pd.read_csv('data/...
# 删除含有缺失值的行df_cleaned=df.dropna()# 使用均值填充缺失值df_filled=df.fillna(df.mean())# 线性插值填充缺失值df_interpolated=df.interpolate() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 3. 数据重复处理 数据重复会导致统计结果不准确。Pandas提供了duplicated()和drop_duplicates()方法来检测和删除重复数据...
评论 In [36]: #按照线性差值来填充数据 DP_table['销售数'].interpolate(method='linear',inplace=True) 收藏评论 In [37]: #按照缺失值得行索引筛选数据 selected_data = DP_table.loc[DP_sale[DP_sale.isnull().any(axis=1)].index,] selected_data .dataframe tbody tr th:only-of-type { ...
可以是'ffill'(向前填充)或'bfill'(向后填充)或'interpolate'(插值值)或'pad'或'backfill' axis:指定填充缺失值的轴。它可以是0(行)或1(列)。 inplace:是将缺失的值填充到位(修改原始的DataFrame),还是返回一个新的DataFrame。 limit:指定要填充的连续缺失值的最大数量。 downcast:指定一个值字典,用于向下...