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  • 今天小编就为大家分享一篇python 检查数据中是否有缺失值,删除缺失值的方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • df.dropna()#直接删除含有缺失值的行 df.dropna(axis = 1)#直接删除含有缺失值的列 df.dropna(how = ‘all’)#只删除全是缺失值的行 df.dropna(thresh = 4)#保留至少有4个缺失值的行 df.dropna(subset = [‘C’])#...

    @缺失值处理
    df.isnull()#是缺失值返回True,否则范围False
    df.isnull().sum()#返回每列包含的缺失值的个数
    df.dropna()#直接删除含有缺失值的行
    df.dropna(axis = 1)#直接删除含有缺失值的列
    df.dropna(how = ‘all’)#只删除全是缺失值的行
    df.dropna(thresh = 4)#保留至少有4个缺失值的行
    df.dropna(subset = [‘C’])#删除含有缺失值的特定的列
    dddf = ddf.dropna(subset=[‘jie_num’],axis=0)#删除含有缺失值的特定的行
    datanota = AData[AData[‘marital’].notna()]#删除某列中含有缺失值的行

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  • # 检查数据中是否有缺失值np.isnan(train).any()Flase:表示对应特征的特征值中无缺失值True:表示有缺失值通常情况下删除行,使用参数axis = 0,删除列的参数axis = 1,通常不会这么做,那样会删除一个变量。...
    # 检查数据中是否有缺失值
    np.isnan(train).any()
    Flase:表示对应特征的特征值中无缺失值
    True:表示有缺失值

    通常情况下删除行,使用参数axis = 0,删除列的参数axis = 1,通常不会这么做,那样会删除一个变量。

    print(df.dropna(axis = 0))

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  • dropna:删除缺失值 fillna: 用某些值填充缺失的数据或使用插值方法(比如ffill\bfill) isnull:判断哪些值是缺失值,返回布尔 notnull:isnull的反函数 例: s.dropna() 删除缺失值 DataFrame中 在...

    数据库交互

    1.使用流行的Python的SQL工具包SQLAlchemy,它能简化你的数据库操作。
    2.同时,pandas提供了一个read_sql函数,允许你从通用的SQLAlchemy连接中轻松地读取数据
    3.在Anaconda中,已经默认安装了SQLAlchemy,可以直接使用

    import sqlalchemy as sqla 
    import pandas as pd
    db = sqla.create_engine('mysql+pymysql://yyuser:yy123456@106.75.52.178:3307/ares_sso?charset=utf8mb4') 
    # 创建连接
    # mysql+pymysql:// 账户:密码 @ 链接地址:及端口 / 链接的数据库名称 ? charset=utf8mb4 字符集
    pd.read_sql('select * from channel', db) # 查询数据并转换为pandas对象
    
    engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://root:123456@localhost:3306/test')
    

    我使用了mysql数据库,数据库连接框架用的是mysqlconnector,用户名为root,密码是123456,端口号是localhost(127.0.0.1),端口号是3306(mysql服务器默认端口号),test是数据库的名字。

    删除缺失值

    pandas中

    • dropna:删除缺失值
    • fillna: 用某些值填充缺失的数据或使用插值方法(比如ffill\bfill)
    • isnull:判断哪些值是缺失值,返回布尔
    • notnull:isnull的反函数

    例:s.dropna() 删除缺失值

    DataFrame中
    在处理DataFrame对象的缺失值的时候,可能会复杂点。无法删除df的单个元素,只能整行整列的删除

    df.dropna() #删除有空值的行 (只要行中有一个空值就删全行)
    df.dropna(how='all') #删除一整行全是空值的
    df.dropna(axis=1) #删除有空值的列 (只要列中有一个空值就删全列)
    df.dropna(axis=1, how='all') #删除一整列全是空值的
    df.fillna(method='bfill'/'ffill',limit=2 ) 用某些值填充缺失的数据或使用插值方法
    #bfill向后填充 ffill向前填充 limit=限制填充次数

    补全缺失值

    DataFrame中
    df.fillna(method='bfill'/'ffill',limit=2 ) 用某些值填充缺失的数据或使用插值方法
    #bfill向后填充 ffill向前填充 limit=限制填充次数 (与缺失值中的笔记相同)

    删除重复值

    DataFrame中
    1.使用duplicated方法判断各行是否有重复,并返回一个布尔值Series。
    2.然后使用drop_duplicates方法将重复行删除,留下那些不重复的。
    例:df.drop_duplicates(['k1'])
    #删除df中k1列的重复值 不写默认删除 整行重复值

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  • 很多时候,对缺失值的处理是删除。大家都知道pandas提供dropna方法,可以快速删除数据中的缺失值。但是简单的dropna却有很多未知方法在里面。 一.发现缺失值 Pandas 数据结构有两种有效的方法可以发现缺失值:is...

    数据处理过程中,缺失值的处理是经常会遇到的。很多时候,对缺失值的处理是删除。大家都知道pandas提供dropna方法,可以快速删除数据中的缺失值。但是简单的dropna却有很多未知方法在里面。

    一.发现缺失值

    Pandas 数据结构有两种有效的方法可以发现缺失值:isnull() 和 notnull()。每种方法都 返回布尔类型的掩码数据,例如:

    In[13]: data = pd.Series([1, np.nan, 'hello', None])
    In[14]: data.isnull()
    
    Out[14]: 0    False
             1     True
             2    False
             3     True
     In[15]: data[data.notnull()]
    
     Out[15]: 0        1
              2    hello
    

    二.删除缺失值

    In[17]: df = pd.DataFrame([[1,      np.nan, 2],
                               [2,      3,      5],
                               [np.nan, 4,      6]])
    
    
    Out[17]:         0	1	2
            0	1.0	NaN	2
            1	2.0	3.0	5
            2	NaN	4.0	6
    

     dropna() ,默认情况下,会剔除任何包含缺失值的整行数据

    In[18]:df.dropna()
    
    Out[18]:        0	1	2
            1	2.0	3.0	5

    可以设置按不同的坐标轴剔除缺失值,比如 axis=1(或 axis='columns')会剔除任何包含缺失值的整列数据:

    In[19]: df.dropna(axis='columns')
    
    Out[19]:     2 
            0    2 
            1    5 
            2    6

    按照上述做法会把非缺失值一并剔除,因为可能有时候只需要剔除全部是缺失值的行或 列,或者绝大多数是缺失值的行或列。这些需求可以通过设置 how 或 thresh 参数来满足, 它们可以设置剔除行或列缺失值的数量阈值。

    默认设置是 how='any',也就是说只要有缺失值就剔除整行或整列(通过 axis 设置坐标轴)。你还可以设置 how='all',这样就只会剔除全部是缺失值的行或列了:

    先将第三列设置为全部位空:

    In[20]: df[3] = np.nan
              
    Out[20]:    0    1        2      3 
        0     1.0     NaN     2     NaN 
        1     2.0     3.0     5     NaN 
        2     NaN     4.0     6     NaN

    通过how='all'和axis='columns',删除值全部为空的列。

    In[21]: df.dropna(axis='columns', how='all')
    
    Out[21]:    0    1        2      
        0     1.0     NaN     2    
        1     2.0     3.0     5    
        2     NaN     4.0     6    

    还可以通过 thresh 参数设置行或列中非缺失值的最小数量,从而实现更加个性化的配置:

    通过axis='rows', thresh=3,实现删除非缺失值不为3个的行。

    In[22]: df.dropna(axis='rows', thresh=3)
    
    Out[22]:     0    1    2    3 
            1    2.0 3.0   5   NaN

     

     

     

     

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如何删除缺失值