详解Pandas 处理缺失值指令大全_python

来源:脚本之家  责任编辑:小易  

可以使用left字符截取函数来实现。Excel版本参考:2010假设数据在A列具体步骤及演示:1、B1输入公式:=LEFT(A1,LEN(A1)-5)2、下拉公式,完成公式简单解析:1、left语法:left(单元格,字符个数),从左边截取2、len语法:len(单元格),返回单元格中字符的长度!www.zgxue.com防采集请勿采集本网。

前言

运用pandas 库对所得到的数据进行数据清洗,复习一下相关的知识。

应该是vlookup的典型使用, 用来检索现有列表信息, 通过客户名称检索该客户的其他信息.假如A-C列是原始信息, 在E列进行查询然后在F列显示相应的信息E1输入三元 F1输入

1 数据清洗

展开全部 应该是vlookup的典型使用, 用来检索现有列表信息, 通过客户名称检索该客户的其他信息.假如A-C列是原始信息, 在E列进行查询然后在F列显示相应的信息E1输入三

1.1 处理缺失数据

楼上说的不对,sum是普通的求和,在筛选的情况下,应该用SUBTOTAL(9,B2:B7) 其中9是固定参数,B2和B7是整个数据的范围,求和结果可以根据筛选的变化同步变化。

对于数值型数据,分为缺失值(NAN)和非缺失值,对于缺失值的检测,可以通过Python中pandas库的Series类对象的isnull方法进行检测。

pandas依赖于numpy,引入以后我们可以直接使用np/pd来表示这个两个模块 先创建一个时间索引,所谓的索引(index)就是每一行数据的id,可以标识每一行的唯一值 为了快速入门

但是输出的pandas里面的Series这种数据类型,因此b['state'].index()返回Index([0,1], dtype=object)。因为数据分析某个值并不是非常重要,所以据我所知没有直接输出索引值的函

import pandas as pdimport numpy as npstring_data = pd.Series(['Benzema', 'Messi', np.nan, 'Ronaldo'])string_data.isnull()

2007及其以后的版本的最大行数是1048576,最大列数是16384,超过这个规模的数据Excel就会弹出个框框“此文本包含多行文本,无法放置在一个工作表中”。Pandas处理上千

对于缺失值,除了np.nan来表示,还可以用None来表示缺失值

在任务栏上点右键- 属性 吧分组相似任务栏按钮 前的对勾去掉

但是输出的pandas里面的Series这种数据类型,因此b['state'].index()返回Index([0,1], dtype=object)。因为数据分析某个值并不是非常重要,所以据我所知没有直接输出索引值的函

string_data = None

如果是你自己输入的中文,有一个简单的办法,就是在字符串前面加个u,例如“这是中文”→u“这是中文”。 如果是从别处得到的中文,例如某个文本文件中,需要知道这个文件

1.2 滤除掉缺失数据

pandas 英 ['p?nd?z] 美 ['p?nd?z] n. 熊猫( panda的名词复数 ) Pandas are an endangered species 熊猫是濒危物种。 The two pandas have begun their new life in the zoo. 两只大

1.2.1 对于Series

pandas 英 ['p?nd?z] 美 ['p?nd?z] n. 熊猫( panda的名词复数 ) 网络 大熊猫; 熊猫症; 三只熊猫 双语例句 We saw the peacocks, hippos and pandas. 我们看到孔雀,河马和熊猫了

使用dropna方法将NAN的数据过滤掉。

pandas 英 ['p?nd?z] 美 ['p?nd?z] n. 熊猫( panda的名词复数 ) 网络 大熊猫; 熊猫症; 三只熊猫

但是输出的pandas里面的Series这种数据类型,因此b['state'].index()返回Index([0,1], dtype=object)。因为数据分析某个值并不是非常重要,所以据我所知没有直接输出索引值的函

from numpy import nan as NAimport pandas as pddata = pd.Series([1,NA,4.5,NA,5])data.dropna()

另一种方法是使用布尔值索引对NAN数据进行过滤:

但是输出的pandas里面的Series这种数据类型,因此b['state'].index()返回Index([0,1], dtype=object)。因为数据分析某个值并不是非常重要,所以据我所知没有直接输出索引值的函

data[data.notnull()]

1.2.2 对于DataFrame

dropna()方法对于DataFrame的数据来说,会将含有NAN数据的行全部扔掉。

但是输出的pandas里面的Series这种数据类型,因此b['state'].index()返回Index([0,1], dtype=object)。因为数据分析某个值并不是非常重要,所以据我所知没有直接输出索引值的函

data = pd.DataFrame([[1., 6.5, 3.], [1., NA, NA], [NA, NA, NA], [NA, 6.5, 3.]])datadata.dropna()

如果只想删除掉那些行中全部为NAN数据的DataFrame,通过设置dropna()方法中的参数how即可。

但是输出的pandas里面的Series这种数据类型,因此b['state'].index()返回Index([0,1], dtype=object)。因为数据分析某个值并不是非常重要,所以据我所知没有直接输出索引值的函

data.dropna(how = 'all')

如果操作对象变为列,代码如下:

但是输出的pandas里面的Series这种数据类型,因此b['state'].index()返回Index([0,1], dtype=object)。因为数据分析某个值并不是非常重要,所以据我所知没有直接输出索引值的函

data[4] = NAdatadata.dropna(axis=1, how = 'all')

如果想留下其中的一部分数据,则可以设置thresh参数:

但是输出的pandas里面的Series这种数据类型,因此b['state'].index()返回Index([0,1], dtype=object)。因为数据分析某个值并不是非常重要,所以据我所知没有直接输出索引值的函

df = pd.DataFrame(np.random.randn(7, 3))df.iloc[:4, 1] = NAdf.iloc[:2, 2] = NAdfdf.dropna(thresh = 2)

thresh = n,参数n相当于保留至少含有n个非NA的行

1.3 填充缺失数据

fillna(n),n替换掉NA

但是输出的pandas里面的Series这种数据类型,因此b['state'].index()返回Index([0,1], dtype=object)。因为数据分析某个值并不是非常重要,所以据我所知没有直接输出索引值的函

df = pd.DataFrame(np.random.randn(7, 3))df.fillna(0)

如果填充格式是字典,fillna({0:n1,1:n2}),将列0的NA填充为 n1,将列1的NA填充为 n2。

但是输出的pandas里面的Series这种数据类型,因此b['state'].index()返回Index([0,1], dtype=object)。因为数据分析某个值并不是非常重要,所以据我所知没有直接输出索引值的函

df.fillna({{1 : 0.2,2 : 0.3}})

直接填充df的NA值,直接改变df,不需要命名新的变量。

但是输出的pandas里面的Series这种数据类型,因此b['state'].index()返回Index([0,1], dtype=object)。因为数据分析某个值并不是非常重要,所以据我所知没有直接输出索引值的函

df.fillna(0, inplace = True)

2 数据转换

2.1 移除重复数据

但是输出的pandas里面的Series这种数据类型,因此b['state'].index()返回Index([0,1], dtype=object)。因为数据分析某个值并不是非常重要,所以据我所知没有直接输出索引值的函

data = pd.DataFrame({'k1': ['one', 'two'] * 3 + ['two'], 'k2': [1, 1, 2, 3, 3, 4, 4]})data.duplicated()

返回的是每一行的重复结果,不重复是False,重复是True。

如果要去除重复的行,代码如下:

但是输出的pandas里面的Series这种数据类型,因此b['state'].index()返回Index([0,1], dtype=object)。因为数据分析某个值并不是非常重要,所以据我所知没有直接输出索引值的函

data.drop_duplicates()

如果操作对象为列,在duplicated方法中指定参数即可。

但是输出的pandas里面的Series这种数据类型,因此b['state'].index()返回Index([0,1], dtype=object)。因为数据分析某个值并不是非常重要,所以据我所知没有直接输出索引值的函

data['k3'] = range(7)data.duplicated(['k1'])

返回的是 k1 列中重复的元素。

对于drop_duplicates()方法来说,去除掉的是重复数据的后者。比如说序号为0,1的数据重复,方法删除掉index = 1的行。如果想要删除前者,只需要指定参数 last即可:

但是输出的pandas里面的Series这种数据类型,因此b['state'].index()返回Index([0,1], dtype=object)。因为数据分析某个值并不是非常重要,所以据我所知没有直接输出索引值的函

data.drop_duplicates(['k1'], keep = 'last')

2.2 与映射相结合

map函数的使用方法

但是输出的pandas里面的Series这种数据类型,因此b['state'].index()返回Index([0,1], dtype=object)。因为数据分析某个值并不是非常重要,所以据我所知没有直接输出索引值的函

list(map(lambda x : 2 * x , range(10)))

2.3 替换

使用的是replace 方法,replace有两个参数,前者是被替换的数,后者是替换的数,参数格式可以是列表,也可以是字典

但是输出的pandas里面的Series这种数据类型,因此b['state'].index()返回Index([0,1], dtype=object)。因为数据分析某个值并不是非常重要,所以据我所知没有直接输出索引值的函

data = pd.Series([1., -999., 2., -999., -1000., 3.])data.replace(-999.0, np.nan) #替换单个值data.replace([-999.0, -1000.0], np.nan) #用一个值替换多个值data.replace([-999.0, -1000.0],[np.nan, 0]) # 用不同值替换不同值data.replace({-999.0 : 0, -1000.0 : np.nan}) # 格式为字典

2.4 创建数据的修改版

rename方法可以创建数据的修改版,而不必在原数据上进行修改。

但是输出的pandas里面的Series这种数据类型,因此b['state'].index()返回Index([0,1], dtype=object)。因为数据分析某个值并不是非常重要,所以据我所知没有直接输出索引值的函

data.rename(index=str.title, columns=str.upper)

还可以使用字典的格式,对index, columns 进行改变。

但是输出的pandas里面的Series这种数据类型,因此b['state'].index()返回Index([0,1], dtype=object)。因为数据分析某个值并不是非常重要,所以据我所知没有直接输出索引值的函

data.rename(index = {'OHIO': 'INDIANA'}, columns = {'three': 'peekaboo'})

这样的重命名并不对原数据进行修改,如果想要直接改变data, 如上,参数inplace = True即可。

但是输出的pandas里面的Series这种数据类型,因此b['state'].index()返回Index([0,1], dtype=object)。因为数据分析某个值并不是非常重要,所以据我所知没有直接输出索引值的函

data.rename(index = {'OHIO': 'INDIANA'}, columns = {'three': 'peekaboo'}, inplace = True)data

这样就改变了data。

2.5 计算指标\哑变量

用于机器学习中,对定类数据的转化,用于将df中的object对象转化为One-hot编码,消除了数字间的比较大小问题。

但是输出的pandas里面的Series这种数据类型,因此b['state'].index()返回Index([0,1], dtype=object)。因为数据分析某个值并不是非常重要,所以据我所知没有直接输出索引值的函

df = pd.DataFrame({'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'b'], 'data1': range(6)})pd.get_dummies(df['key']) # 分解了key 列,分开了三个属性

如果想在分开的属性前面加上前缀的话,设定prefix 参数即可实现该功能,可以将其与原始数据合并在一起。

但是输出的pandas里面的Series这种数据类型,因此b['state'].index()返回Index([0,1], dtype=object)。因为数据分析某个值并不是非常重要,所以据我所知没有直接输出索引值的函

dummies = pd.get_dummies(df['key'], prefix = 'key')df_with_dummies = df['data1'].join(dummies)df_with_dummies

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CSV 数据格式如下:列变量: A,B,C,D,E,F其中只有 D 列属于字符串,有些值含有逗号,比如「您好,恩恩」,其他列的值不含逗号显然不应该字符串中使用分隔符。否则就必须用逗号分割进行分割,前面三个不要,最后两个不要内容来自www.zgxue.com请勿采集。


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