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  • '''fillna() 填充所有空值''' print(df.fillna(value="填充值")) """ age salary work 张三 20 10000 填充值 李四 21 11000 python 小赵 19 9900 python 小王 22 8500 python 小冯 23 15000 填充值 """ '''可以...

    处理丢失数据

       有两种丢失的数据:

           --  None

           --  np.nan(NaN)

    1.None

              None是Python自带的,其类型为python object。因此,None不能参与到任何计算中

         object类型的运算要比int类型的运算慢得多

     2.np.nan(NaN)

               np.nan是浮点类型,能参与到计算中。但计算的结果总是NaN

            但可以使用np.nan() 函数来计算nan,此时视nan为 3.pandas中的None与NaN  (1) pandas中None与np.nan都视作np.nan

       (1) 判断函数:

    df.isnull()
    df.isnull.any()
    df.isnull.all()
    df.notnull()
    df.notnull.any()
    df.notnull.all()
    '''具体的代码实例以及功能如下:'''
    from pandas import DataFrame, Series
    import numpy as np
    
    df = DataFrame({"age": [20, 21, 19, 22, 23], 'salary': [10000, 11000, 9900, 8500, 15000]},
                   index=['张三', '李四', '小赵', '小王', '小冯'], columns=['age', 'salary', 'work'])
    # 插入数据
    df.work['李四':'小王'] = 'python'
    print(df)
    """
        age  salary    work
    张三   20   10000     NaN
    李四   21   11000  python
    小赵   19    9900  python
    小王   22    8500  python
    小冯   23   15000     NaN
    """
    
    '''1.调用isnull()方法,判断是否为空'''
    print(df.isnull())
    """
          age  salary   work
    张三  False   False   True
    李四  False   False  False
    小赵  False   False  False
    小王  False   False  False
    小冯  False   False   True
    """
    
    '''2. isnull().any() 只有数据有一个为空,即为True
         any(axis=0):只要数据有一个为True就为这“列”就为True
         any(axis=1):只要数据有一个为True就为这“行”就为True'''
    s1 = df.isnull().any(axis=1)
    '''(获取数据为空的数据)把获得的Series在使用DataFrame取值'''
    print(df[s1])
    """
        age  salary work
    张三   20   10000  NaN
    小冯   23   15000  NaN
    """
    '''3.isnull().all() 数据全部为空时,才为True,axis同any()'''
    print(df.isnull().all(axis=1))
    """
    张三    False
    李四    False
    小赵    False
    小王    False
    小冯    False
    dtype: bool
    """
    
    '''4.notnull()  判断数据是否不为空'''
    print(df.notnull())
    """
         age  salary   work
    张三  True    True  False
    李四  True    True   True
    小赵  True    True   True
    小王  True    True   True
    小冯  True    True  False
    """
    ''' 5notnull().any() 只有数据有一个不为空,即为True
        any(axis=0):只要数据有一个不为True就为这“列”就为True
        any(axis=1):只要数据有一个不为True就为这“行”就为True'''
    print(df.notnull().any(axis=1))
    """
    张三    True
    李四    True
    小赵    True
    小王    True
    小冯    True
    dtype: bool
    """
    
    '''6.notnull().all() 数据全部不为空时,才为True,axis同any()'''
    s2 = df.notnull().all(axis=1)
    print(s2)
    """
    张三    False
    李四     True
    小赵     True
    小王     True
    小冯    False
    dtype: bool
    """
    '''取出没有一个空值的数据'''
    print(df[s2])
    """
        age  salary    work
    李四   21   11000  python
    小赵   19    9900  python
    小王   22    8500  python
    """

    (2) 过滤函数

        ·  dropna()            可以选择过滤的是行还是列(默认为行)  , 也可以选择过滤的方式  参数 :how='all'

    '''dropna(),中的参数axis默认为0,即为行'''
    '''一行数据只要有一个为空就进行删除,如果加上参数how='all'代表一行都为空时才删除'''
    print(df.dropna())
    """
        age  salary    work
    李四   21   11000  python
    小赵   19    9900  python
    小王   22    8500  python
    """
    '''一列数据只要有一个为空就进行删除,参数how='all'代表一列都为空时才删除'''
    print(df.dropna(axis=1))
    """
        age  salary
    张三   20   10000
    李四   21   11000
    小赵   19    9900
    小王   22    8500
    小冯   23   15000
    """

    (3) 填充函数 Series/DataFrame

        --   fillna()      参数value=''  即为要填充的值

                                     method:对应的值  'bfill'(选择后面的填充)或者'ffill(选择前面的填充)

                                     inplace:True 是否选择在原来的基础上修改,加上该参数没有返回值

    '''fillna() 填充所有的空值'''
    print(df.fillna(value="填充值"))
    """
        age  salary    work
    张三   20   10000     填充值
    李四   21   11000  python
    小赵   19    9900  python
    小王   22    8500  python
    小冯   23   15000     填充值
    """
    '''可以选择向前填充还是向后填充
         参数method:对应的值  'bfill'(选择后面的填充)或者'ffill(选择前面的填充)
             inplace:True 是否选择在原来的基础上修改,没有返回值
            对于DataFrame来说,选择填充的轴axis.
                   -- axis=0  index/行
                   -- axis=1  columns/列'''
    print(df.fillna(method='bfill'))
    """ # 因为最后一个后面没有值,所以最后一个填充还是为NaN
        age  salary    work
    张三   20   10000  python
    李四   21   11000  python
    小赵   19    9900  python
    小王   22    8500  python
    小冯   23   15000     NaN
    """
    print(df.fillna(method='ffill'))
    """ # 因为第一个的前没有值,所以第一个填充还是NaN
        age  salary    work
    张三   20   10000     NaN
    李四   21   11000  python
    小赵   19    9900  python
    小王   22    8500  python
    小冯   23   15000  python
    """

     

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  • pandas空值填充

    千次阅读 2019-11-12 17:03:04
    pandas空值填充,缺失值处理

    pandas空值填充

    背景

    数据缺失是数据不完整的表现,常表现为空值,也是数据分析人员经常碰到的问题,数据的缺失可能是数据采集不到,或在数据录入的不小心遗漏,或者根本不存在这个数据,还可能是数据导出的过程发生错误,数据的缺失会使得信息不完整,处理缺失数据一般会有下面两种办法

    1. 直接删除掉
      当缺失值占比非常小,直接省略掉缺失的这部分数据,但是在原数据量小的情况下,原本数据能够提供的信息就不多,再删除这些缺失值会导致信息更一步减少,非常不可取,这时候就需要通过填充手段来进行缺失值填充。
    2. 空值填充
      空值填充是指利用某些技术手段把空缺的值给填充上,来弥补信息的完全丢失,常见的填充方法有固定值填充法,均值填充法,中位数填充法,众数填充法,向前向后填充法,高端一点的有K近邻填充法,预测模型填充法,每种方法有其适用场景,这次主要讲一讲最常用的向前向后填充法。
    3. 不予理会
      有些算法对空值友好,有较好的容错能力,及时空值参与模型也不会对模型影响很,这个时候可以考虑不理睬缺失值。

    在这里插入图片描述

    现在手边有一份数据表如下,其中黄色部分是缺失的,根据业务知道其中0也是不合理的,现在需要把其中的0值去掉,并且将空值填充,看到漕泾镇板块这一列数据缺失比较大,对于这种缺失严重的,建立一套标准直接删除掉,大致步骤如下

    1. 用空值替换掉表中0值
    2. 统计每一列的空值
    3. 设定一个门槛,将缺失严重的列直接删除掉
    4. 利用向前向后填充法填充表中空值

    去掉0值且向后填充

    我们发现向前填充之后,首行还是没发填充,原因很简单,因为,向前填充是利用前面一个数来填充后面的空位,如果前面没有数的话,也就无法填充,同样的道理,向后填充也无法填充最后一行的空值。针对这种情况需要先后采用向后填充和向后填充,两者配合使用,下面是接着再使用向后填充的效果。向后填充

    完整代码

    # -*- coding: utf-8 -*-
    """
    project_name:数据填充
    @author: 帅帅de三叔
    Created on Tue Nov 12 13:33:44 2019
    """
    import numpy as np #导入数据分析模块
    import pandas as pd #导入数据分析模块
    data=pd.read_excel("待填充数据.xlsx",sheet_name="房间数",index_col="月份") #读取数据
    print(data.describe())
    data[data==0]=np.nan #先将0值转化为空值\
    df=data.dropna(axis=1,thresh=11, subset=None, inplace=False) #过滤空值过多的列
    print(df.describe()) 
    df1=df.fillna(value=None,method='ffill',axis=0,limit=None) #列向前填充
    df2=df.fillna(value=None,method='bfill',axis=0,limit=None) #列向后填充,避免首行空值
    df2.to_excel("清洗填充结果.xlsx")
    

    代码解读

    读取数据后可以 data.describe() 函数来查看数据框的一些统计情况,特别注意count值,可以对比count值和len的大小,两者之差就是缺失值的个数,紧接着将0值转化为空值,然后在利用 thresh 的值来设定非空缺值个数为多少时候不过滤,再通过 describe() 函数来看前后两次的数据维度,可以发现数据维度在收缩,然后接连使用向前填充和向后填充,最后将填充的结果保存到excel。

    在这里插入图片描述

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  • MATLAB用前值填充空值

    2015-08-11 10:02:10
    找出文档中的空值,并用前值填充空值,分为大跳(中间有连续空值),和小跳,中间只有一个空值
  • DataFrame 填充空值的方法 # 直接0值填充 df3.fillna(value=0) # 用前一行的值填充 df.fillna(method='pad',axis=0) # 用后一列的值填充 df.fillna(method='backfill',axis=1)
    • DataFrame 填充空值的方法

      # 直接0值填充
      df3.fillna(value=0)
      
      # 用前一行的值填充
      df.fillna(method='pad',axis=0)  
      
      # 用后一列的值填充
      df.fillna(method='backfill',axis=1)  
      
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  • Excel 空值填充

    千次阅读 2020-04-28 14:51:08
    第一步,选择空值 原始数据如下: 选择需要替换空白的数据列: 使用CTRL+G调出定位界面,选择定位...我们还可以将单元格填充为上一行的数据,在选中空值单元格之后,在空值中输入“=“,然后按向上箭头,选中”上...

    第一步,选择空值

    原始数据如下:
    在这里插入图片描述

    选择需要替换空白的数据列:
    在这里插入图片描述

    使用CTRL+G调出定位界面,选择定位条件中的空值。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    第二步 空值条件填充

    直接填充为某值

    这里选择填充数字1111
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    第三步 按住CTRL+ENTER 全部输入

    在这里插入图片描述

    空值填充为上一行单元格内容

    以上为基本步骤,除了这个之外。我们还可以将单元格填充为上一行的数据,在选中空值单元格之后,在空值中输入“=“,然后按向上箭头,选中”上一行单元格”,在使用ctrl+enter全部填充。
    在这里插入图片描述

    所有空值填充为某单元格内容

    这时候需要按F4锁定
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

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  • sql填充空值 以下是所有与数据相关的技术中的一个非常普遍的问题,我们将针对这两个非常精简的基于SQL的解决方案进行研究: 如何用“先前的非空值”填充稀疏数据集的单元格? 问题 这个问题真的很简单, 在这个...
  • 当测试或实际应用需要设置空值缺失值时可以用None 、np.nan 、pd.NaT 处理空值异常值有两种办法,一种是将空值行/列删除,一种是将替代空值 如何对空值计数 a=df.isnull() b=a[a==True] b.count()#用来计算nan数量 ...
  • pyspark 空值填充

    万次阅读 2019-06-04 12:27:05
    在利用pyspark进行数据空值填充的过程中,遇到了一个坑,坑得明明白白。就是简单的空值处理,花费了好几天的时间。其实还是API的理解不到位的原因。特此整理一下,共勉共享。 1. 问题描述 具体描述一下待处理的问题...
  • 将DataFrame某列中的空值填充为0

    万次阅读 2019-09-29 14:22:15
    客户需求 将空值填充为0
  • dataframe分组之后填充空值(nan)

    千次阅读 2020-06-23 16:01:09
    可以用df=df.fillna(0)直接填充相应的数值,也可以填充均值、中位数等值,具体操作如下(待补充)
  • Pandas学习——空值填充

    千次阅读 2020-09-14 11:00:15
    处理默认值 pandas默认采用NaN作为默认值,np.nan和None也被视为默认值。 python之间None可以比较,结果为True,而np.nan比较结果是false ...用于填充空值的值 method {‘backfill’, ‘bfill’, ‘pa
  • 今天小助理很烦恼,说要处理一批汇率的数据,用近邻日期的汇率填充汇率为空的日期的汇率,这句话比较拗口,我们用数据解释一下。 比如下表,10月6日和10月8日9日的汇率没有采集到,那么我们就用10月5日的汇率填充10...
  • Python-pandas的fillna()方法-填充空值

    万次阅读 多人点赞 2019-05-06 22:24:39
    0.摘要 pandas中fillna()方法,能够使用指定的方法填充NA/NaN值。 1.函数详解 函数形式:fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, ...value:用于填充空值的值。 method:{'backfill',...
  • pandas中fillna()方法,能够使用指定的方法填充NA/NaN值。 https://blog.csdn.net/qq_17753903/article/details/89892631
  • fillna pandas除了可以drop含有空值的数据之外,当然也可以用来填充空值,事实上这也是最常用的方法。 我们可以很简单地传入一个具体的值用来填充: fillna会返回一个新的DataFrame,其中所有的Nan值会被替换成我们...
  • 滑动滤波并填充空值

    2021-03-10 17:03:45
    ymean =y.rolling(window=12).mean()#滑动窗口取平均值,我取了12个 ymean[ymean.isnull()] = y[ymean.isnull()]#a列中的空值用b列中的对应值填充 print(ymean)
  • 随机森林 from sklearn import ensemble from sklearn.preprocessing import LabelEncoder def set_missing(df,estimate_list,miss_col): """df要处理的数据帧,estimate_list用来估计缺失值的字段列表,miss_col...
  • pyspark 众数填充空值

    2020-07-29 17:35:10
    转自:https://medium.com/@aieeshashafique/exploratory-data-analysis-using-pyspark-dataframe-in-python-bd55c02a2852 def mode_of_pyspark_columns(df, cat_col_list, verbose=False): ...
  • Scala的空值删除和空值填充

    千次阅读 2020-02-13 17:51:31
    重点:删除空值值所在行不考虑选择列的数据类型,而填充时一定要看好对应填充列的数据类型。 删除 import spark.implicits._ var datafff = Seq( ("0", "ming", "tj","2019-09-06 17:15:15", "2002", "192.196", ...
  • 本人有modis时间序列影像,一年46景,利用质量控制数据,去除云和雪之后有许多空值,如何利用前后3天的中值填充每个像素,求Python代码。或者好用的工具。
  • 训练模型填充空值(fill null)的几种方法

    万次阅读 多人点赞 2018-05-11 13:03:19
    我们在进行模型训练时,不可避免的会遇到某些特征出现空值的情况,下面整理了几种填充空值的方法 1. 用固定值填充 对于特征值缺失的一种常见的方法就是可以用固定值来填充,例如0,9999, -9999, 例如下面对灰度分...
  • 空值填充

    2018-07-18 11:39:00
    空值填充算法 编写人员:夏思彬,刘泽宁 简介 造成数据缺失的原因 现实世界中的数据异常杂乱,属性值缺失的情况经常发全甚至是不可避免的。造成数据缺失的原因是多方面的: 信息暂时无法获取。例如在医疗...
  • matlab空值NaN填充

    万次阅读 多人点赞 2018-06-27 03:19:24
    https://jingyan.baidu.com/article/0a52e3f4e86e5ebf62ed728a.html函数ismissing:设置一段具有空值nan的数据,当然实际应用中处理的数据会很大,然后使用函数ismissing,检查数据中存在的nan空值。代码如下:a=[1,...
  • pandas时间序列空值填充

    千次阅读 2020-05-17 16:18:40
    counter = 2 #novels_month的第一个非空值的位置 for i in range(len(empty)): f_val = str(pd.Period(empty.iloc[i,0],'M')) if f_val in c_list: val = novels_month[0].iloc[c_list.index(f_val),1] empty.iloc...
  • excel空值填充

    2021-08-30 15:16:18
    选中填充区域,按F5,选择定位条件,选择空值,输入填充的值,按下ctrl+回车
  • 利用各行/各列的均值去填充空值 参考: 1:python—创建字典的方式 2:pandas.DataFrame.fillna¶ 利用各行/各列的均值去填充空值   以列为例,简单来说,填充时指定各列填充的值为各列的均值就好了。对行的操作,...
  • 有时我们需要对spark的dataframe的空值列进行填充,本文介绍几种可以用于填充空值的方法。 全域填充 通过fillna可以对dataframe的每个列的空值进行填充,下面是一个列子,用来填充df5的所有空值。 $ df5.na.fill...

空空如也

空空如也

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如何填充所有空值