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  • pandas填充缺失值
    2019-10-08 16:59:33

    将dataframe中的NAN值进行填充,填充方法如下:

    用0填充:

    df.fillna(0)
    

    用字符串填充:

    df.fillna("missing")
    

    用前一个数据填充:

    df.fillna(method="pad")
    

    用后一个数据代替NaN:

    df.fillna(method="bfill")
    

    这里的前、后一个数值默认是纵向看的,如果需要使用左或者右边的数值进行填充,只需要加参数axis=1,就可以了。

    limit参数限制每列可以替代NaN的数目,例如限制每列只能替代一个NaN

    df.fillna(method="bfill",limit=1)
    

    使用平均数填充:

    df.fillna(df.mean())
    

    对指定列填充:

    df.fillna(df.mean()["one":"two"])
    

    参考:pandas教程:[22]填充缺失值

    用某列的均值填充该列NAN值:

    for column in list(feature_1.columns[feature_1.isnull().sum() > 0]):
        mean_val = feature_1[column].mean()
        feature_1[column].fillna(mean_val, inplace=True)
    

    加 inplace=True,才会在原df上进行数据修改。

    按照axis指定方向,用差值替代,差值是前后或者上下的中间值

    store_items.interpolate(method = 'linear', axis = 0)
    

    其他有用连接:
    在Pandas中处理NaN值

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  • Pandas 填充缺失值

    千次阅读 热门讨论 2021-11-16 10:50:40
    很多时候我们需要将缺失值替换成有效的数值。有效的值可能是像 0、1、2 那样单独的值,也可能是经过填充(imputation)或转换(interpolation)得到的。

    很多时候我们需要将缺失值替换成有效的数值。有效的值可能是像 0、1、2 那样单独的值,也可能是经过填充(imputation)或转换(interpolation)得到的。
    虽然可以通过 isnull() 方法建立掩码来填充缺失值,但是 Pandas 为此专门提供了一个fillna() 方法,它将返回填充了缺失值后的数组副本。
    来用下面的 Series 演示:

    data = pd.Series([1, np.nan, 2, None, 3], index=list('abcde')) 
    print(data)
    

    输出结果如下所示:

     a 1.0 
     b NaN 
     c 2.0 
     d NaN 
     e 3.0 
     dtype: float64
    

    我们将用一个单独的值来填充缺失值,例如用 0:

    In[24]: data.fillna(0) 
    

    输出结果如下所示:

     a 1.0 
     b 0.0 
     c 2.0 
     d 0.0 
     e 3.0 
     dtype: float64
    

    可以用缺失值前面的有效值来从前往后填充(forward-fill):

    # 从前往后填充
    data.fillna(method='ffill') 
    

    输出结果如下所示:

     a 1.0 
     b 1.0 
     c 2.0 
     d 2.0 
     e 3.0 
     dtype: float64
    

    也可以用缺失值后面的有效值来从后往前填充(back-fill):

    # 从后往前填充
    data.fillna(method='bfill') 
    

    输出结果如下所示:

     a 1.0 
     b 2.0 
     c 2.0 
     d 3.0 
     e 3.0 
     dtype: float64
    

    DataFrame 的操作方法与 Series 类似,只是在填充时需要设置坐标轴参数 axis:

    print(df)
    

    输出结果如下所示:

       0   1   2 3 
     0 1.0 NaN 2 NaN 
     1 2.0 3.0 5 NaN 
     2 NaN 4.0 6 NaN 
    
    df.fillna(method='ffill', axis=1) 
    

    输出结果如下所示:

       0   1   2   3 
     0 1.0 1.0 2.0 2.0 
     1 2.0 3.0 5.0 5.0 
     2 NaN 4.0 6.0 6.0
    

    需要注意的是,假如在从前往后填充时,需要填充的缺失值前面没有值,那么它就仍然是缺失值。

    展开全文
  • Pandas 填充缺失值,填充单列

    千次阅读 2022-03-18 14:29:16
    DataFrame.fillna(value=None, method=None, ...1:建立一个带有缺失值的data import numpy as np from numpy import nan import pandas as pd data=pd.DataFrame(np.arange(3,19,1).reshape(4,4),index=list('abcd')

    DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)
    官方链接


    1:建立一个带有缺失值的data

    import numpy as np
    from numpy import nan
    import pandas as pd
    data=pd.DataFrame(np.arange(3,19,1).reshape(4,4),index=list('abcd'))
    print(data)
    data.iloc[0:2,0:3]=nan
    print(data)
    print(data.isnull().sum()) #查看缺失情况
    

    在这里插入图片描述

    2.填充单列

    用均值填充:
    在这里插入图片描述
    inplace = True直接改变data值,如果不写的话需要在给序列赋一遍值如:

    data[0] = data[0].fillna(data[0].mean())
    

    用众数填充:
    在这里插入图片描述
    需要注意的是众数填充时mode()返回的是一个Series类型所以要加上索引



    3.填充整个数列

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • Python+pandas填充缺失值的几种方法

    千次阅读 2021-07-13 17:33:22
    用于填充缺失值的fillna()方法的语法为: fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs) 其中,参数value用来指定要替换的值,可以是标量、字典、Series或...

    封面图片:《Python程序设计基础(第2版)》,ISBN:9787302490562,董付国,清华大学出版社

    图书详情:https://item.jd.com/12319738.html

    好消息:智慧树网APP“知到”中搜索“董付国”可以免费观看《Python程序设计基础(第2版)》配套的32节360分钟视频

    ==============

    由于人为失误或机器故障,可能会导致某些数据丢失。在数据分析时应注意检查有没有缺失的数据,如果有则将其删除或替换为特定的值,以减小对最终数据分析结果的影响。

    DataFrame结构支持使用dropna()方法丢弃带有缺失值的数据行,或者使用fillna()方法对缺失值进行批量替换,也可以使用loc()、iloc()方法直接对符合条件的数据进行替换。

    dropna()方法的语法为:

    dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)

    其中,参数how='any'时表示只要某行包含缺失值就丢弃,how='all'时表示某行全部为缺失值才丢弃;参数thresh用来指定保留包含几个非缺失值数据的行;参数subset用来指定在判断缺失值时只考虑哪些列。

    用于填充缺失值的fillna()方法的语法为:

    fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)

    其中,参数value用来指定要替换的值,可以是标量、字典、Series或DataFrame;参数method用来指定填充缺失值的方式,值为'pad'或'ffill'时表示使用扫描过程中遇到的最后一个有效值一直填充到下一个有效值,值为'backfill'或'bfill'时表示使用缺失值之后遇到的第一个有效值填充前面遇到的所有连续缺失值;参数limit用来指定设置了参数method时最多填充多少个连续的缺失值;参数inplace=True时表示原地替换。

    本文重点演示fillna()方法的用法。

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    友情提示:不建议购买太多,最好先通过京东、当当、天猫查阅图书了解目录和侧重点,然后再选择购买适合自己的书。

    1)《Python程序设计(第2版)》清华大学出版社,2016年8月

    2)《Python可以这样学》清华大学出版社,2017年2月

    3)《Python程序设计基础(第2版)》清华大学出版社,2018年1月

    4)《中学生可以这样学Python》清华大学出版社,配套微课:《中学生可以这样学Python》84节微课免费观看地址

    5)《Python程序设计开发宝典》清华大学出版社,2018年10月

    6)《玩转Python轻松过二级》清华大学出版社,2018年5月

    7)《Python程序设计基础与应用》机械工业出版社,2018年9月

    8)《Python程序设计实验指导书》清华大学出版社,2019年4月

    9)《Python编程基础与案例集锦(中学版)》电子工业出版社,2019年4月

    10)《大数据的Python基础》机械工业出版社,预计2019年5月出版

    11)译作《Python程序设计》,机械工业出版社(华章),2018年11月出版

    12)繁体版《Python也可以这样学》,台湾博硕文化股份有限公司,2017年10月出版,本书为《Python可以这样学》在台湾发行的繁体版,两本书内容一样,不建议重复购买。

    《中学生可以这样学Python》84节微课免费观看地址

    Python课程期末考试编程题自动批卷原理与实现模板

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    《Python程序设计》实验指导书(30个实验)

    Python实验项目1例:使用进程池统计指定范围内素数的个数

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