DataFrame.itertuples([index, name]) #Iterate over DataFrame rows as namedtuples, with index value as first element of the tuple. DataFrame.lookup(row_labels, col_labels) #Label-based “fancy indexing” function for DataFrame. DataFrame.pop(item) #返回删除的项目 DataFrame.tail([n]) #返回最后...
left:参与合并的左侧DataFrame对象。 right:参与合并的右侧DataFrame对象。 how:表示连接方式,默认为inner。 how参数可以取下列值: left:使用左侧的DataFrame的键,类似SQL的左外连接。 right:使用右侧的DataFrame的键,类似SQL的右外连接。 outer:使用两个DataFrame所有的键,类似SQL的全连接。 inner:使用两个DataFrame键...
重复值处理 对于二维列表DataFrame来讲使用Pandas模块是最方便最象征办公简洁化的模块 import pandas as pddf = df.read_excel('文件绝对路径')imfor = df[df.duplicated()]imfor = str(imfor)首先调用Pandas模块并读取文件路径，这里我们采取绝对路径而不采取相对路径的原因是我们之后打包的GUI是不依靠文件的靠P...
# 返回一个DataFrame的缺失率 def calculate_missingper(df): ''' 如果存在缺失,可视化具体缺失率并返回缺失情况 df:输入的模板数据【DataFrame】 ''' missing_nums = df.isnull().any().sum() # 缺失的列数 print(f'训练集的数值型变量中有{missing_nums}列(共{df.shape[1]}列)存在缺失值。') # ...
boxplot()方法,专门用来绘制箱形图。 检测出异常值后,通常会采用如下四种方式处理这些异常值 a)直接将含有异常值的记录删除。 b)用具体的值来进行替换,可用前后两个观测值的平均值修正该异常值 c)不处理,直接在具有异常值的数据集上进行统计分析 d)视为缺失值,利用缺失值的处理方法...
DataFrame.astype(dtype[, copy, errors]) 转换数据类型 DataFrame.copy([deep]) 复制数据框 DataFrame.isnull() 以布尔的方式返回空值 DataFrame.notnull() 以布尔的方式返回非空值 索引和迭代 方法 描述 DataFrame.head([n]) 返回前n行数据 DataFrame.at ...
或者我们可以用-999这样的随机值替换Nan。我们可以使用panda库中的fillna()函数来填充Nan的值。如果一列有大量的空值(假设超过50%),那么将该列从dataframe中删除会更好。您还可以使用来自同一列中不为空的k近邻的值来填充空值。Sklearn的KNNImputer()可以帮助您完成这项任务。
Python pandas.DataFrame.boxplot函数方法的使用 Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析...
DataFrame.astype(dtype[, copy, errors])转换数据类型 DataFrame.copy([deep])复制数据框 DataFrame.isnull()以布尔的方式返回空值 DataFrame.notnull()以布尔的方式返回非空值 索引和迭代 方法描述 DataFrame.head([n])返回前n行数据 DataFrame.at快速标签常量访问器 ...