fillna()函数:用指定值或插值的方法填充缺失数据。 常用参数解析:value: 源码注释 value : scalar, dict, Series, or DataFrame Value to use to fill holes (e.g. 0), alternately a dict/Series/DataFrame of values specifying which value to use for each index (for a Series) or column (for a Da...
import pandas as pd from scipy import stats 读取数据 data = pd.read_csv('data.csv') 计算每列的众数并填充缺失值 for column in data: mode = stats.mode(data[column])[0][0] data[column].fillna(mode, inplace=True) 6、使用插值法填充缺失值(线性插值) import pandas as pd from sklearn.im...
有时我们不希望删除数据，而是选择填充缺失值。df.fillna()函数允许我们用指定的值填充缺失数据。df_fill...
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Out[17]:one two three01.00.01-1.512.0-0.010.023.00.253.634.0-4.101.345.00.00-2.0 笔记:最好当数据是均匀的时候使用.values属性。例如,全是数值类型。如果数据是不均匀的,结果会是Python对象的ndarray: In [18]: df3 = data.copy() In [19]: df3['strings'] = ['a', 'b', 'c', 'd', ...
# Drop rows with missing valuesdf.dropna()# Fill missing values with a specific valuedf.fillna(0) 处理缺失数据是数据分析的重要组成部分。你可以删除缺失值的行,或者用默认值来填充。分组和汇总数据 # Group by a column and calculate mean for each ...
df=df.apply(pd.to_numeric,errors='coerce').fillna(0)df 复制 仅需一行代码就完成了我们的目标,因为现在所有的数据类型都转换成float: df.dtypes 复制 col_one float64 col_two float64 col_three float64dtype:object 复制 8. 减小DataFrame空间大小 ...
df.fillna({'tz':'missing'}) (4)apply方法 每部电影的上映时间包含在title字段中,如’One Flew Over the Cuckoo’s Nest (1975)’,可以通过使用一个lambda函数提取出上映时间: movies['year'] = movies.title.apply ( lambda x : x [- 5 :- 1 ]) # 分析电影时间 ...
一:pandas简介 Pandas 是一个开源的第三方 Python 库,从 Numpy 和 Matplotlib 的基础上构建而来,享有数据分析“三剑客之一”的盛名(NumPy、Matplotlib、Pandas)。Pandas 已经成为 Python 数据分析的必备高级工具,它的目标是成为强大、