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  • Pandas 缺省值处理.pdf

    2021-08-26 15:19:47
    Pandas 缺省值处理.pdf
  • Python Pandas缺省值(NaN)处理

    千次阅读 2020-08-08 16:52:21
    Python Pandas缺省值(NaN)处理 创建一个包含缺省值的Series对象和一个包含缺省值的DataFrame对象。 发现缺省值,返回布尔类型的掩码数据 isnull() 发现非缺省值,返回布尔类型的掩码数据 notnull() 与isnull()...

    Python Pandas缺省值(NaN)处理


    创建一个包含缺省值的Series对象和一个包含缺省值的DataFrame对象。
    在这里插入图片描述

    发现缺省值,返回布尔类型的掩码数据

    isnull()
    在这里插入图片描述

    发现非缺省值,返回布尔类型的掩码数据

    notnull()
    isnull()作用相反。
    在这里插入图片描述

    取出缺省值

    dropna()
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    DataFrame.dropna(axis = <0,1>, how = <'all','any'>, thresh = <N>)

    对于DataFrame对象:
    默认情况下(没有任何参数控制),删除所有包含缺省值的行和列;
    axis为0,表示删除包含缺省值的行;
    axis为1,表示删除包含缺省值的列;
    how为‘all’表示删除全为NaN的行或列;
    how为‘any’表示删除包含NaN的行或列;
    thresh=N表示删除包含NaN个数大于等于N的行或列(例如下)。
    在这里插入图片描述

    填充缺省值

    fillna(axis = <0,1>, method = <'ffill, bfill'>)
    method表示使用前一个位置的值填充,还是用后一个位置的值填充。

    例如,用0填充Series对象,用‘Hi’填充DataFrame对象。
    在这里插入图片描述
    例如,用列方向后一个位置的值填充。
    在这里插入图片描述


    参考文献:
    《Python数据科学手册》

    展开全文
  • pandas缺省值处理

    2021-05-23 00:57:00
    # Pandas提供了多种缺省值处理函数,可以通过 isnull()、notnull()来判断数据是否缺省, # 这两个函数的返回值均为一个包含布尔值的对象,布尔值表示该元素是否为缺省。 # isnull()函数的返回值True 表示缺
    import pandas as pd
    import numpy as np
    
    # 在数据分析中,数据缺省的情况经常出现,在Pandas 中以NaN表示数据缺省。
    series = pd.Series([1, 2, 3, np.nan, 5])
    print(series)
    
    # Pandas提供了多种缺省值处理函数,可以通过 isnull()、notnull()来判断数据是否缺省,
    # 这两个函数的返回值均为一个包含布尔值的对象,布尔值表示该元素是否为缺省。
    # isnull()函数的返回值True 表示缺省值,False 表示非缺省值,notnull()函数则相反。
    print(series.isnull())
    print(series.notnull())
    df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, np.nan, 6], [np.nan, 8, 9]])
    print(df)
    print(df.isnull())
    print(df.notnull())
    
    # 可通过 dropna()方法丢弃包含缺省值的行或列,默认丢弃含有缺省值的行,也可通过指定参数只丢弃全为缺省值的行或列:
    # 丢弃包含缺省值的行
    print(df.dropna())
    # 丢弃所有字段均为缺省值的行
    print(df.dropna(how='all'))
    
    # 对缺省值进行填充处理
    print(df.fillna(0))
    
    展开全文
  • Pandas 缺省值处理

    万次阅读 2017-06-27 13:06:14
    null/None/NaN null经常出现在数据库中 ...在pandas和Numpy中会将None替换为NaN,而导入数据库中的时候则需要把NaN替换成None找出空值isnull() notnull()添加空值numeric容器会把None转换为NaNIn [2

    null/None/NaN
    null经常出现在数据库中
    None是python中的缺失值,类型是NoneType
    NaN也是python中的缺失值,意思是不是一个数字,类型是float
    在pandas和Numpy中会将None替换为NaN,而导入数据库中的时候则需要把NaN替换成None

    找出空值

    isnull()
    notnull()

    添加空值

    numeric容器会把None转换为NaN

    In [20]: s = pd.Series([1, 2, 3])
    
    In [21]: s.loc[0] = None
    
    In [22]: s
    Out[22]: 
    0    NaN
    1    2.0
    2    3.0
    dtype: float64
    

    批量转换

    df1 = df.where((pd.notnull(df)), None)
    

    将所有Nan转换为None

    object容器会储存None

    In [23]: s = pd.Series(["a", "b", "c"])
    
    In [24]: s.loc[0] = None
    
    In [25]: s.loc[1] = np.nan
    
    In [26]: s
    Out[26]: 
    0    None
    1     NaN
    2       c
    dtype: object
    

    空值计算

    arithmetic operations(数学计算)

    NaN运算的结果是NaN

    statistics and computational methods(统计计算)

    NaN会被当成空置

    GroupBy

    在分组中会忽略空值

    清洗空值

    填充空值

    fillna

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

    参数

    1. value : scalar, dict, Series, or DataFrame
    2. method : {‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, default None(bfill使用后面的值填充,ffill相反)
    3. axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}
    4. inplace : boolean, default False
    5. limit : int, default None
    6. downcast : dict, default is None

    返回值

    1. filled : DataFrame

    Interpolation

    replace

    删除空值行或列

    DataFrame.dropna(axis=0, how=’any’, thresh=None, subset=None, inplace=False)

    参数

    1. axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, or tuple/list thereof
    2. how : {‘any’, ‘all’}
    3. thresh : int, default None
    4. subset : array-like
    5. inplace : boolean, default False

    返回

    1. dropped : DataFrame
      参考文献:
      http://python.jobbole.com/87266/
      http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/missing_data.html
      None Nan
    展开全文
  • 引自这位朋友的: https://blog.csdn.net/lwgkzl/article/details/80948548
    展开全文
  • pandas 缺省值 NaN 处理 

    千次阅读 2020-02-18 22:59:39
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空空如也

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