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  • 利用数据框df的name中的非空值,去填充df的features_1中对应的NaN。 很容易写出df[df['features_1'].isnull()]['features_1'']=df[df['features_1'].isnull()][‘name’] ,但是会给出以下警告: A value is ...

    利用数据框df的name列中的非空值,去填充df的features_1列中对应的NaN。

    很容易写出df[df['features_1'].isnull()]['features_1'']=df[df['features_1'].isnull()][‘name’] ,但是会给出以下警告:

    A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
    Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

    See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy

    最后发现并没有赋值成功,最后改进为:df.loc[df['features_1'].isnull(),'features_1']=df[df['features_1'].isnull()][‘name’]  ,赋值成功。

    参考的链接:https://stackoverflow.com/questions/20625582/how-to-deal-with-settingwithcopywarning-in-pandas

     

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  • 使用pandas,代码如下 const_cols = [c for c in train_df.columns if train_df[c].nunique(dropna=False)==1 ]应该检查标准差,把标准差小的去掉。
    使用pandas,代码如下
    const_cols = [c for c in train_df.columns if train_df[c].nunique(dropna=False)==1 ]应该检查标准差,把标准差小的去掉。
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  • 如何将DataFrame的某一列都变为空值,或者新增一个值为空的列? 这里需要用到numpy结构,numpy.nan,示例代码如下: import pandas as pd import numpy as np df_test = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K0', 'K1...

    如何将DataFrame的某一列都变为空值,或者新增一个值为空的列?

    这里需要用到numpy结构,numpy.nan,示例代码如下:

    import pandas as pd
    import numpy as np
    
    df_test = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K0', 'K1', 'K2'],
                         'key2': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1'],
                         'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                         'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
    df_test['new'] = np.nan
    df_test

    输出如下图:

    当列‘new’列存在的时候,会将该列所有值变为NaN;‘new’列不存在的时候,将新建1列,并将该列的所有值变为空值。

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  • 数据以及空值数据处理方法

    千次阅读 2020-11-22 21:32:22
    1、对于简单的数据删除空值数据(NaN)——对于简单的数据进行过滤,如果对于负责的 DataFrame对象进行使用则会存在空值数据过滤不干净 import pandas as pd——导入模块 li=[2,NaN,4,6,NaN,4]——数据集 se=pd...


                                        第四节  数据七十二变

     

    1、对于简单的数据删除空值数据(NaN)——对于简单的数据进行过滤,如果对于负责的
        DataFrame对象进行使用则会存在空值数据过滤不干净

        import pandas as pd——导入模块
        li=[2,NaN,4,6,NaN,4]——数据集
        se=pd.Series(data=li)——生成Series对象
        se.notnull()——对是否是空值数据进行判断(返回值是bool值)
        print(se[se.notnull()])——返回过滤之后的数据

    2、删除空值数据(NaN)的行和列

        使用dropna函数:
            df1=df.dropna()

        dropna()是删除空值数据的方法,默认将只要含有NaN的整行数据删掉,如果想要删除整行都是空值的数据
        需要添加how='all'参数。
        如果想要对列做删除操作,需要添加axis参数,axis=1表示列,axis=0表示行。
        我们也可以使用thresh参数筛选想要删除的数据,thresh=n保留至少有n个非NaN数据的行。

    3、删除数据

        使用函数drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False)
            labels :就是要删除的行列的名字,用列表给定。
            axis:axis=1表示列,axis=0表示行
            index: 直接指定要删除的行。
            columns: 直接指定要删除的列。
            inplace=False:默认该删除操作不改变原数据,而是返回一个执行删除操作后的新dataframe。
            inplace=True:则会直接在原数据上进行删除操作,删除后无法返回。
        ///
            DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False)

        总结:最后总结出删除数据可以使用两种方式:
            (1)使用labels参数和axis参数结合来删除数据
            (2)使用index或者是columns来删除参数,而且index和columns可以同时使用,但是同时使用时
                删除的不是某一个单元格,而是所在行和所在列都会删除

    4、空值的处理(NaN表示空值)

        对于空值我们可以将整条数据删除,也可以使用fillna()方法对空值进行填充

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

        注意:method参数不能与value参数同时出现。

        填充方法有以下三种:
            (1)使用常数填充
                df.fillna(常数)
            (2)使用列的平均数填充
                df.fillna(df.mean())
            (3)使用前面前面一个值进行填充
                df.fillna(method="ffill",axis=0)

    5、重复数据的处理
        重复数据的存在有时不仅会降低分析的准确度,也会降低分析的效率。所以我们在整理数据的
        时候应该将重复的数据删除掉

        判断是否是重复数据:
            利用duplicated()函数返回的是一个值为Bool类型的Series,如果当前行所有列的数据与前面
            的数据是重复的就返回True;反之,则返回False
                print(df.duplicated())

        删除重复数据
            可以使用drop_duplicates()将重复的数据行进行删除
                df.drop_duplicates()
            也可以对列数据进行判断,然后把重复的数据删除
                df.drop_duplicates([列名],inplace=False)

    总结


     

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  • 主要介绍了Python实现删除中含有空值的行的示例代码,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
  • 要求:将number_1中的空值用number_2中的非空值进行填充。方法如下: > df [ "number_1" ] . fillna ( df [ "number_2" ] , inplace = True ) > print ( df ) name number_1 number_2 0 apple 1.0 NaN ...
  • 删除数据 二.空值的处理 df.fillna(value=None,method=None,axis=0,inplace=False,limit=None,downcast=None,**kwargs) value:填充空值 method:{bfill、backfill、ffill、pad、None} bfill、backfill填充前...
  • pandas.DataFrame删除列空值所在的行

    万次阅读 多人点赞 2018-04-24 22:31:32
    假设拿到个10万行的数据后,通过isnull我们发现某有几个空值,要把该列空值所在行删除怎么操作?用dropna()会删除所有有空值的行,请看下面实例。 ...
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  • df['数值']=df['数值'].fillna(df.mean()['数值1']) 替换前 替换后
  • 判断个DataTable中的个DataRow中的某列为空值,不能使用if (Row.ItemArray[index]!=null) .........的形式需要使用DataRow类自带的个函数IsNull。if(!DataRow.IsNull(index))在DataReader(如...
  • pandas某一列空值补零

    千次阅读 2019-04-15 19:42:35
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  • 在spark dataset/dataframe操作过程中,我们经常会遇到对于值的一些判断情况,是否为NULL,创建个新等,本文讲解了常用的增加的方法,并且对于列空值判断,填充处理以及查询的api做了详细的描述和实例...
  • Sub Del() num = ActiveSheet.UsedRange.Rows.Count() For i = 1 To num If Cells(i, 9) = "" Then Rows(i).Delete End If Next End Sub
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  • pandas去重和删除空值列或行

    千次阅读 2020-04-24 13:46:16
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    万次阅读 多人点赞 2019-08-30 13:53:47
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  • pandas将某一列空值补全为0

    千次阅读 2021-01-18 11:12:31
    mydf['列名']=mydf['列名'].fillna(0)
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    千次阅读 2020-06-16 22:08:36
    有时我们用pandas读取Excel去获取某或者某几列的值,并需要对该的值进行处理,首先要判断该是否有空值,若有空值不做判断可能程序会报错,比如用正则表达式去匹配该的所有单元格的值,这时若某个单元格为...
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    万次阅读 2018-05-15 17:53:39
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  • 会尽可能把一些重要技术知识点写入开头,增加阅读体验,另外我会把工作中遇到的实际问题,写成文章发布,比如今天这个删除样本空值,还有昨天用python解方程,都是我在数据分析工作中遇到的需求,对于每个技术点,...
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    千次阅读 2016-12-08 14:15:00
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    万次阅读 2016-09-30 10:32:12
    、Txt文件 1. 文件中的内容有双引号,空值的时候是一对双引号 filename.txt 文件内容形如: "ID" "ITEM" "1080254842" "汉字" "1080254842" "中文" "1080594798" "" "1080594798" "" 导入数据: test ...

空空如也

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一列数据如何删除空值