(3)自定义一个能够自动实现数据去重、缺失值中位数填补的函数。 def PreProcessing(data): data.drop_duplicate(inplace = True) data.fillna(data.median(),inplace = True) return(data) 1. 2. 3. 4. 第6章 使用scikit-learn构建模型 1.选择题 (1)下列关于sklearn说法错误的是(B)。 A.sklearn全称...
先将所给的一组数取绝对值,找出这组数中绝对值最大的数,然后,利用对数+向上取整来确定10的次方。np.abs() ①numpy库中有ceil()函数,表示向上取整。np.ceil() ②numpy库中log10()用于计算一个数以10为底数,对应的值是多少。np.log10() import numpy as np import pandas as pd arry = np.array([20...
3、自定义一个能够自动实现数据去重、缺失值中位数填补的函数。自行定义测试数据进行验证。 import pandas as pd s=pd.read_excel('D:\\桌面\\实验三\\data\\1.xlsx') print(s) #去重 data=s['x'].drop_duplicates() print(data) #中位数填补 data1=s['y'].fillna(s['y'].median()) print(...
缺失值是数据清洗中比较常见的问题,缺失值一般由NA表示,在处理缺失值时要遵循一定的原则。 首先,需要根据业务理解处理缺失值,弄清楚缺失值产生的原因是故意缺失还是随机缺失,再通过一些业务经验进行填补。一般来说当缺失值少于20%时,连续变量可以使用均值或中位数填补;分类变量不需要填补,单算一类即可,或者也可以用众...
其他方法：例如随机法、特殊值法、多重填补等 可以利用fillna()方法对数据表中的所有缺失值填充。代码：...
一般针对有序的数据,如带有时间列的数据集,且缺失值为连续型数值小批量数据 代码语言:javascript 复制 from scipy.interpolate import lagrange #自定义列向量插值函数,s为列向量,n为被插值的位置,k为取前后的数据个数,默认5 def ployinterp_columns(s, n, k=5): y = s[list(range(n-k,n)) + list(ran...
5. 数据排序 使用sort_values函数排序,by后面跟排序的字段,默认为升序排列,ascending=False可将字段设为降序排列,这里将利润按照从大到小降序排列 df.sort_values(by='利润',ascending=False) 如果需要自定义排序,可以将多个字段传入列表[ ]中,ascending用来自定义字段是升序还是降序排列,比如这里分别对“省份”,“...
大括号代表词典,有点像list,可以自定义数列的名字。 代码语言:javascript 复制 df=DataFrame(data) 代码语言:javascript 复制 其中DataFrame(data=None,index=None,columns=None)其中index代表行名称,columns代表列名称 其中df.index/df.columns分别代表行名称与列名称: ...
化的表示就是数据。计算中存在着数据的输入与输出,数据不同类型的转换以及数据之间的各种运算,这些都是程序设计语言的基本操作,通过这些基本操作可以实现一些简单的功能。一、变量变量是计算机语言中能储存计算结果或能表示值的抽象概念,一般而言,变量需要先定义后使用。例如c语言中的变量,必须在使用前确定变量的数据...
举个例子,当你需要从Excel表格中提取数据并进行分析时,自动化处理能够帮助你快速准确地完成任务。当你需要清理、筛选和整理大量的CSV数据时,自动化处理能够让你事半功倍,轻松搞定这些繁重工作。当你需要对多个Excel和CSV文件进行相同操作时,自动化处理能够一次性完成任务,真是帮了大忙!简而言之,自动化办公是办公室小...