1. 处理缺失值 确认缺失值：在开始清洗之前，首先要了解数据集中缺失值的存在情况。使用 `isnull()` 函数可以帮助我们识别哪些单元格存在缺失值。import pandas as pd # 假设 df 是你的 DataFrame missing_values = df.isnull().sum()print(missing_values)删除含有缺失值的行或列：- 删除行：当缺失值过多或...
values#两个NaN值不相等 Out[226]: array([False]) pandas读取文件时那些值被视为缺失值 NaN: ‘’, ‘#N/A’, ‘#N/A N/A’, ‘#NA’, ‘-1.#IND’, ‘-1.#QNAN’,‘-NaN’, ‘-nan’, ‘1.#IND’, ‘1.#QNAN’, ‘<NA>’, ‘N/A’, ‘NA’,‘NULL’, ‘NaN’, ‘n/a...
初学者做数据处理遇见object类型会发懵,不知道这是个啥,明明是字符型,导入后就变了,其实是因为缺失值导致的。 除此之外,还要介绍一种针对时间序列的缺失值,它是单独存在的,用NaT表示,是pandas的内置类型,可以视为时间序列版的np.nan,也是与自己不相等。 s_time = pd.Series([pd.Timestamp('20220101')]*3) ...
method:等于使用前一个不为空的值作为填充值用 forWord fill;等于后一个不为空的值用backword fill axis:按行还是按列填充 inplace:True则修改当前df;否则返回新的df 三、实例 1、略过前边两个空行 importpandas as pd df=pd.read_excel('./student_excel/student_excel.xlsx',engine='openpyxl')#不略过...
1. 缺失值的识别 要处理缺失值,首先要查看数据中缺失值的分布情况,在 Pandas 中,可以使用一行代码查看表中每一列中缺失值的数量或比例。 ## 查看每一列缺失值的数量data.isna().sum() ## 查看每一列缺失值的占比data.isna().mean() 注意,如果需要在循环中处理数据,不要使用比较的方式来判断一个值是不...
在Pandas 中,缺失数据由两个值表示: None:None 是一个 Python 单例对象,通常用于 Python 代码中的缺失数据。 NaN :NaN(Not a Number 的首字母缩写词),是所有使用标准 IEEE 浮点表示的系统都可以识别的特殊浮点值 Pandas 将 None 和 NaN 视为本质上可以互换以指示缺失值或空值。为了促进这一约定,Pandas DataFr...
在实际应用中对于数据进行分析的时候,经常能看见缺失值,下面来介绍一下如何利用pandas来处理缺失值。常见的缺失值处理方式有,过滤、填充。 缺失值的判断 pandas使用浮点值NaN(Not a Number)表示浮点数和非浮点数组中的缺失值,同时python内置None值也会被当作是缺失值。
——数据分析库Pandas:缺失值处理 在现实生活中,我们碰到的数据往往是非常杂乱的,其中,一个数据集中存在缺失值的情况十分常见,而缺失值的存在会影响后期的数据分析或数据挖掘工作,我们应该想办法对缺失值进行一些处理。一般来说,处理缺失值常用的三种方法分别是:删除法、填补法、插值法。今天主要学习删除法和插值法。
最简单的缺失值处理方法是直接删除包含缺失值的行或列。在 Python 中，可以使用 pandas 库提供的 dropna() 函数实现。下面是一个简单示例：import pandas as pd# 创建包含缺失值的示例数据集data = {'A': [1, 2, 3, None, 5],'B': [10, None, 30, 40, 50]}df = pd.DataFrame(data)# 删除包含...
从上面中,我们知道Pandas会将“NA”识别为缺失值,但其他的情况呢?让我们来看看。 代码语言:javascript 复制 #看NUM_BEDROOMS这一栏 print df['NUM_BEDROOMS']print df['NUM_BEDROOMS'].isnull() 代码语言:javascript 复制 Out:03132n/a31435NaN627--8naOut:0False1False2False3False4False5True6False7False8...