2,np.nan], 'b':[np.nan,1,np.nan]}) df.isna().sum()输出
import pandas as pdimport numpy as np# 创建一个包含缺失值和重复项的DataFramedata = {'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, np.nan, 4]}df_with_issues = pd.DataFrame(data)# 清洗数据：填充缺失值，删除重复项df_clean = df_with_issues.fillna().drop_duplicates()# 查看清洗后的数据print(df...
(2)按照字典传入填充NaN: 字典传入,字典的key代表要填充的列,value代表要填充NaN的值 (3)用当前列的非NaN的sum或mean值填充: new_deaths_smoothed的sum值填充 new_deaths_smoothed列的NaN值用该列的平均值填充 (4)前、后填充: 数据集 前填充: 前填充,NaN填充为此列第一个NaN的上一个不为NaN的元素 后填充...
nansum是Pandas中DataFrame专栏的一个系列函数,用于计算DataFrame中指定列的非空值的和。它会忽略NaN(缺失值)并计算其他数值的和。 优势: 灵活性:Pandas提供了丰富的数据操作和处理功能,可以满足各种数据分析和处理的需求。 高性能:Pandas基于NumPy实现,使用了向量化操作和优化算法,能够高效地处理大规模数据。 数据清洗...
1.4 .sum()→ sum求和 print(df.sum()) 1. –> 输出的结果为: key145.000000 key248.452662 dtype: 1. 2. 3. 1.5 .mean() → mean求平均值 print(df.mean()) 1. –> 输出的结果为: key14.500000 key24.845266 ...
方案一:直接相加 直接相加得到NaN,不是数据。不能实现需求。 方案二:concat pandas.concat函数是将数据拼接。不能实现需求。 方案三:np.nansum() 专门处理NaN数据,实现需求。 先将数据转为numpy.array: 再对numpy进行处理,np.nansum():... 查看原文 ...
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。突然间…… 对于超过100万个元素的数组,Pandas的速度是NumPy的1.5倍。对于较小的数组,它仍然比NumPy慢15倍,但通常情况下,无论操作在0.5 ms还是0.05 ms内完成都没有太大关系——无论如何它都是快速的。
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。突然间…… 对于超过100万个元素的数组,Pandas的速度是NumPy的1.5倍。对于较小的数组,它仍然比NumPy慢15倍,但通常情况下,无论操作在0.5 ms还是0.05 ms内完成都没有太大关系——无论如何它都是快速的。 最重要的是,如果您100%确定...
> 经常听别人说Python在数据领域有多厉害,结果学了很长时间,连数据处理都麻烦得要死。后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas 前言 Excel 中除了 Vlookup 函数,一系列条件统计函数(sumif、countif、maxif)就用得最多,毕竟在 Excel 中进行数据统计是常见需求。
或者用grouped.agg({"age": "mean", "visits": "sum"}) 这种字符串方式。 转换过滤: df.fillna(0)把表格中的NaN改为用0表示。 transform函数: groups.age.transform(lambda x : x + 100) groups.filter()过滤数据 一些方法详解: Groupby对象