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) ...
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。 1、删除法 当数据中的某个变量,大部分值都是缺失的,如:在“职工信息.xlsx”数据集中,应包含每一位员工的身高、体重、工资、保险等变量,但发现大多数员工的工资信息缺失,此时,就可以考虑在进行数据分析工作时剔除...
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...
PYTHON PANDAS入门-(6)PANDAS对缺失值的处理 一、数据表格如下: 问题 1、最上方有空行,左边有空列 2、有完全空的行 3、列中存在空值。小王的数据成绩为空 4、姓名列为合并单元格 二、数据清洗的三类函数 1、检测:isnull和notnull:检测是否为空,可用于dataframe和series...
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...
填充缺失值是处理缺失值的常见方法之一。Pandas提供了多种填充缺失值的方法,包括使用固定值填充、使用前一个或后一个有效数据点的值进行填充、使用均值或中位数填充等。下面是一些常用的填充方法:(1)使用固定值填充:使用fillna()函数并指定一个固定值来填充缺失值。例如,使用0填充所有缺失值: data.fillna(0)(2)...
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...