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  • python缺失值处理

    2021-03-21 20:29:11
    删除含缺失值的样本具体处理方法: 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...

    删除含缺失值的样本具体处理方法:

    • 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

    填充缺失值 数值型数值(Numerical Data)

    方法一:fillna()函数

    • df.fillna(0):用0填充
    • df.fillna(method=‘pad’):用前一个数值填充
    • df.fillna(df2.mean()):用该列均值填充

    方法二:Imputer

    from sklearn.preprocessing import Imputer
    imr = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0)#均值填充缺失值
    imr = imr.fit(df)
    imputed_data = imr.transform(df.values)
    
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  • 基于《python数据分析与数据运营》的总结与部分代码修正缺失值处理整体思路:找到缺失值——分析缺失值在整体样本中分布占比及是否具有显著的无规律分布特征——后续使用的模型中是否能满足缺失值的自动处理——...

    基于《python数据分析与数据运营》的总结与部分代码修正

    缺失值的处理

    整体思路:找到缺失值——分析缺失值在整体样本中分布占比及是否具有显著的无规律分布特征——后续使用的模型中是否能满足缺失值的自动处理——采用哪种处理方式

    1.丢弃

    缺失值超过总体的10%以及存在明显数据分布规律或特征的不宜丢弃

    2.补全

    统计法:对于数值型数据使用均值、加权均值、中位数等方法补全;对于分类数据使用类别众数最多的值补足

    模型法:将缺失西段作为目标变量进行预测得到最为可能的补全值。带有缺失值的列是数值变量,采用回归模型补全;分类变量,采用分类模型补全。

    专家补全

    其他方法:随机法、特殊值法、多重填补等

    3.真值转换法

    无法采用上述方法,或认为数据缺失也是一种规律,不应该轻易对缺失值随意处理。

    把数据缺失也视为数据分布规律的一部分

    4.不处理

    这种主要看后期的数据分析和建模应用,很多模型对于缺失值有容忍度或灵活的处理方法,因此在预处理阶段可以不作处理。

    常见的能够自动处理缺失值的模型包括:KNN、决策树和随机森林、神经网络和朴素贝叶斯、DBSCAN(基于密度的带有噪声的空间聚类)

    KNN:忽略,缺失值不参与距离计算

    决策树及其变体:将缺失值作为分布的一种状态并参与到建模过程

    DBSCAN:不基于距离做计算,因此基于值的距离做计算,本身的影响就消除。

    代码实操

    sklearn.impute中的SimpleImputer类、pandas、numpy

    import pandas as pd

    import numpy as np

    from sklearn.impute import SimpleImputer

    df=pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),columns=['col1','col2','col3','col4'])#生成一份数据

    df.iloc[1:2,1]=np.nan#增加缺失值

    df.iloc[4,3]=np.nan#增加缺失值

    nan_all=df.isnull()#获取数据框中所有N值

    nan_col1=df.isnull().any()#获取含有NA的列

    nan_col2=df.isnull().all()#获取全部为NA的列

    df2=df.dropna()#直接丢弃含有NA的行记录

    #使用sklearn将缺失值替换为特定值

    nan_model=SimpleImputer(missing_values=np.nan,strategy='mean')#建立规则将NaN用均值代替

    nan_result=nan_model.fit_transform(df)

    #使用Pandas将缺失值替换为特定值

    nan_result_pd1=df.fillna(method='backfill')#用后面的值替换缺失值

    nan_result_pd2=df.fillna(method='bfill',limit=1)#用后面的值替换缺失值,限制每列只能替换一个缺失值

    nan_result_pd3=df.fillna(method='pad')#用前面的值替换缺失值

    nan_result_pd4=df.fillna(0)#用0替换缺失值

    nan_result_pd5=df.fillna({'col2':1.1,'col4':1.2})#用不同值替换不同列的缺失值

    nan_result_pd6=df.fillna(df.mean()['col2':'col4'])#用平均数代替,选择各列的均值替换缺失值

    异常值的处理

    不要轻易抛弃异常数据

    伪异常:由于业务特定运营动作产生,正常反应业务状态而不是数据本身的异常规律

    真异常:并不是由特定业务动作引起的,而是客观的反映了数据本省分布异常的个案

    无需对异常值进行处理的情景:

    1.异常值正常反映了业务运营结果

    2.异常检测模型

    3.包容异常值的数据建模(例如决策树,异常值本身就可以当做一种分裂结点)

    代码实操

    处理异常值的方式:

    Z标准化得到的阈值作为判断标准:当标准化后得分超过阈值则为异常。

    import pandas as pd

    df=pd.DataFrame({'col1':[1,120,3,5,2,12,13],

    'col2':[12,17,31,53,22,32,43]})

    #通过Z-Score方法判断异常值

    df_zscore=df.copy()#复制一个用来存储Z-Score得分的数据框

    cols=df.columns#获得数据框的列名

    for col in cols:#循环读取每列

    df_col=df[col]

    z_score=(df_col-df_col.mean())/df_col.std()#计算每列的Z-Score得分

    df_zscore[col]=z_score.abs()>2.2#判断Z-Score得分是否大于2.2,如果是则为True,否则为False

    print(df_zscore)

    对于有固定业务规则的可直接套用业务规则,对于没有固定业务规则的可以采用常见的数学模型进行判断,如基于概率分布的模型(例如正态分布的标准差范围)、基于聚类的方法(例如KMeans)、基于密度的方法(例如LOF)、基于分类的方法(例如KNN)、基于统计的方法(例如分位数法)等。

    重复值处理

    慎重去重的情景:

    1.重复的记录用于分析演变规律

    2.重复的记录用于样本不均衡处理

    开展分类数据建模工作时,样本不均衡是影响分类模型效果的关键因素之一,解决分类方法的一种方法是对少数样本类别做简单过采样,通过随机过采样采取简单复制样本的策略来增加少数类样本。这样处理之后会产生相同记录的多条数据,此时不能对其中重复值进行处理。

    3.重复的记录用于检测业务规则问题

    对于以分析应用为主的数据集来说,存在重复记录不会直接影响实际运营;

    对于事务型的数据来说,重复数据可能意味着重大运营规则问题,尤其当这些重复值出现在与企业经营中金钱相关的业务场景中,例如重复的订单、重复的充值、重复的预约项、重复的出库申请

    代码实操

    import pandas as pd

    new_df1=df.drop_duplicates()#删除数据记录中所有列值相同的记录

    new_df2=df.drop_duplicates(['col1'])#删除数据记录中col1值相同的记录

    new_df3=df.drop_duplicates(['col2'])#删除数据记录中col2值相同的记录

    new_df4=df.drop_duplicates(['col1','col2'])#删除数据记录中指定列(col1/col2)值相同的记录

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  • 缺失值处理 真实数据往往某些变量会有缺失值。 首先,我们用 info( ) 语句操作,看到整份数据的大概情况:  titanic_df.info() 从这份数据我们可以发现,这里一共有 891 行数据,所以在中间那一列数据中看到...

    原文链接:https://www.cnblogs.com/tecdat/p/9430901.html

    缺失值处理

    真实数据往往某些变量会有缺失值。

    首先,我们用 info( ) 语句操作,看到整份数据的大概情况:

      titanic_df.info()

    从这份数据我们可以发现,这里一共有 891 行数据,所以在中间那一列数据中看到的不是 891 个数据的,都是有缺失值的。比如年龄Age这一列,有714个非空数值,就有 891-714=177 个缺失值。又比如船舱号码 cabin,缺失值就更多了。登船码头的缺失值比较少,后面可以不用处理。

    这些缺失值是怎么处理的呢?一般是三种处理方法:不处理/丢弃/填充。

    这里,cabin有超过70%以上的缺失值,我们可以考虑直接丢掉这个变量。 -- 删除某一列数据

    像Age这样的重要变量,有20%左右的缺失值,我们可以考虑用中位值来填补。-- 填补缺失值

    我们一般不提倡去掉带有缺失值的行,因为其他非缺失的变量可能提供有用的信息。-- 删除带缺失值的行

    删除带缺失值的行(一般不建议):df.dropna( )

    删除某一列:df.drop('column_name', axis=1, inplace=True)

    填充缺失值:df.column_name.fillna( )

    axis=1,代表删除的是一列的数据,也就是 column_name 这一列。inplace=True,表示在 df 这个原始数据上面进行修改。

    其实我们这节课重点的是最后一个:填充缺失值。fill 是填充,na 是缺失值的代称。

    我们在 info( ) 这个运行中可以看到 Age 的缺失值不少,下面将使用中位数来填充 缺失值。

    填补年龄数据中的缺失值

      直接使用所有人年龄的中位数来填补

    为了方便后面的比较,我们首先用 describe 统计数据。

      查看Age列的统计值

    这份数据照样是可以看到,非缺失值 count 是有 714,平均值 mean 是 29.6岁,标准差 std 是 14.5,这时可以注意一下 50% 那个数据:28。

      中位数

    为了防止数据有改动,我们在开始之前需要重新载入数据。

    正确的中位数可以使用 median 的方法获取,得到的数和上面的 50% 的数是一样的。

      填充年龄缺失值

    把中位数赋值给 age_median1,这个操作体现在第二行代码。我的理解是,要是这里不重新赋值的话,后面需要用到这个中位数的时候,就需要完整码出 titanic_df.Age.median( ) 这一句,重新赋值就可以直接使用 age_median1 来代替稍微长一点的句子了。

    titanic_df.Age.fillna(age_median1,inplace=True) 中,因为使用到Age这列数据,然后用 fillna 来实现填充,所以语句用 titanic_df.Age.fillna( ) 来表达,括号里面需要填的参数就是需要填充的值,也就是里面的缺失值都是由刚刚赋值的 age_median1 来代替。逗号后面再加上inplace=True,表示在原来的 df 数据中进行修改了,如果不加上这个参数,就需要把填充后的值重新赋值给 Age 这一列,所以 inplace 这个动作是为了简单起见。

    再来看我们得到的结果,这个时候的非空缺失值已经变成了891,平均值也从原本的29.7降到了29.4,因为我们刚刚填充的中位数是28,比原来的平均值小,所以会有所新的平均值也会有所下降。

    上面讲的是所有人的年龄中位数,现在我们进一步来思考:性别因素,会怎么影响结果呢?

    考虑性别因素,分别用男女乘客各自年龄的中位数来填补

    由于上面的操作已经对原始数据进行修改了,所以要是我们需要重新分类,那就要重新载入原始数据,不然后面的操作都会以上一步填充了所有年龄缺失值的基础上操作的哦!这个亏我吃过。。。

      性别的中位数

    我们得到的女性中位数是 27,男性的是 29,还是有差距的吧!我们后面需要用到的是,用得出的中位数来填充男女的缺失值。

    接下来的步骤,按照以前,通常的思路是用布尔型索引取到女性中缺失值的数据,然后用 27 重新赋值;同理可求男性的操作。

    但是我们这节课学了fillna 这个新的方法啊!

    不过刚刚我们使用 fillna 的时候,填充的只是一个数值,这里不止一个数值,就需要根据不同的情况来填充。此时可以用到 Pandas 中里的一个小技巧,Pandas 的值在运算的过程中,会根据索引的值来进行自动的匹配。在这里我们可以看到这里的索引是 female 和 male 两个值,如果原始数据也可以用性别来进行索引的话,就可以用 fillna 自动匹配相应的索引形式进行填充了。

      fillna 进行性别分类索引

    所以这里要对原来的数值重新设置索引,一开始是 0 1 2 这样的数值,现在要把它设置成性别这一列数据。用 set_index 语句,用 Sex 来进行索引,同时加入参数 inplace=True,表示在原来的数据上进行修改。

    inplace=True的含义应该讲了第三遍了,其实我觉得要是不是很明白这个语句的用法时,你可以先不加上这一句,跟着打代码,然后到后面运行的哪一步你发现和老师的代码不一样的时候,你就知道这个语句的重要性了。

    我们可以看到这里的运行结果 列索引变成了 Sex,列首索引是 male 和 female ,在行首 Sex 已经不存在了。

      填充性别分类的缺失值

    我们将这里分类中位数赋值为 age_median2。填充的套路和上面也是一样一样的,根据 Pandas 的自动匹配,填充的时候会根据索引来匹配不同的值了。因为后续需要用到 Sex 这一列,所以这里也需要重置索引,将索引变成它的列。这里使用 reset_index。

    非空值是 891 时就说明缺失值全部填充完毕了,这时候的均值是29.4。

    所以到这里,我们把性别分类的缺失值也用各自的中位数填充完毕了。下一步要考虑的是,同时两个因素的影响:

    同时考虑性别和舱位因素

    那我们首先来看一下,在不同年龄和不同舱位的中位数,有什么变化呢?

    groupby 分组的对象分别是 Pclass 舱位 和 Sex 性别,由于这里需要考量的有两个因素:性别和舱位,所以这里需要使用到中括号,后面加上用 Age.median 就可以得到分组的中位数了。

      不同舱位男女年龄的中位数

    这里就有两个索引,分别是舱位和性别,我们可以看到,随着舱位的下降,它的年龄也是在下降的。用我们的话理解就是,年轻人普遍比年长的穷啊,年龄大一点的人积累的财富也多一点。

    那接下来我们就用得出的中位数来各自重新赋值给舱位和性别。这时还是可以用 fillna 的,但是需要设置二重索引。

      舱位和年龄的分类

    套路还是一样的,把这里得出的中位数赋值为 age_median3,然后对索引进行重新的赋值,同样的,这里有两个因素,也是使用中括号,用 set_index 的方法。

    然后来看一下重置索引后的数据。看输出我们是可以看到二重索引的,第一列的组合内容一共有 3*2=6 种情况。在列上面,已经没有 Pclass 和 Sex 两列数据了,因为此刻它们已经在索引上了。

    现在按同样的方法 fillna ,用索引值来匹配不同的中位数。

    额。。。这两张看起来和上面的一毛一样啊,是我哪里错了吗。。。?

    为了还原这样的索引,这里用 reset来重置

      分类填充结果

    这里的输出可以看到非空数值已经是891了,表示已经填满缺失值了。平均值下降到了29.1岁,因为三等舱的人数比较多,而且年龄比较小,所以拉低了平均值。

    我们总结一下,这里使用的 fillna 的方法,可以对总体的中位数进行操作,或者分类之后对中位数进行操作。分组之后由于有索引,所以同时也需要对原始数据进行索引,对于相同索引值,可以用匹配来进行填充。

      

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  • 缺失值处理 真实数据往往某些变量会有缺失值。 首先,我们用 info( ) 语句操作,看到整份数据的大概情况:  titanic_df.info() 从这份数据我们可以发现,这里一共有 891 行数据,所以在中间那一列数据中看到...

    缺失值处理

    真实数据往往某些变量会有缺失值。

    首先,我们用 info( ) 语句操作,看到整份数据的大概情况:

      titanic_df.info()

    从这份数据我们可以发现,这里一共有 891 行数据,所以在中间那一列数据中看到的不是 891 个数据的,都是有缺失值的。比如年龄Age这一列,有714个非空数值,就有 891-714=177 个缺失值。又比如船舱号码 cabin,缺失值就更多了。登船码头的缺失值比较少,后面可以不用处理。

    这些缺失值是怎么处理的呢?一般是三种处理方法:不处理/丢弃/填充。

    这里,cabin有超过70%以上的缺失值,我们可以考虑直接丢掉这个变量。 -- 删除某一列数据

    像Age这样的重要变量,有20%左右的缺失值,我们可以考虑用中位值来填补。-- 填补缺失值

    我们一般不提倡去掉带有缺失值的行,因为其他非缺失的变量可能提供有用的信息。-- 删除带缺失值的行

    删除带缺失值的行(一般不建议):df.dropna( )

    删除某一列:df.drop('column_name', axis=1, inplace=True)

    填充缺失值:df.column_name.fillna( )

    axis=1,代表删除的是一列的数据,也就是 column_name 这一列。inplace=True,表示在 df 这个原始数据上面进行修改。

    其实我们这节课重点的是最后一个:填充缺失值。fill 是填充,na 是缺失值的代称。

    我们在 info( ) 这个运行中可以看到 Age 的缺失值不少,下面将使用中位数来填充 缺失值。

    填补年龄数据中的缺失值

      直接使用所有人年龄的中位数来填补

    为了方便后面的比较,我们首先用 describe 统计数据。

      查看Age列的统计值

    这份数据照样是可以看到,非缺失值 count 是有 714,平均值 mean 是 29.6岁,标准差 std 是 14.5,这时可以注意一下 50% 那个数据:28。

      中位数

    为了防止数据有改动,我们在开始之前需要重新载入数据。

    正确的中位数可以使用 median 的方法获取,得到的数和上面的 50% 的数是一样的。

      填充年龄缺失值

    把中位数赋值给 age_median1,这个操作体现在第二行代码。我的理解是,要是这里不重新赋值的话,后面需要用到这个中位数的时候,就需要完整码出 titanic_df.Age.median( ) 这一句,重新赋值就可以直接使用 age_median1 来代替稍微长一点的句子了。

    titanic_df.Age.fillna(age_median1,inplace=True) 中,因为使用到Age这列数据,然后用 fillna 来实现填充,所以语句用 titanic_df.Age.fillna( ) 来表达,括号里面需要填的参数就是需要填充的值,也就是里面的缺失值都是由刚刚赋值的 age_median1 来代替。逗号后面再加上inplace=True,表示在原来的 df 数据中进行修改了,如果不加上这个参数,就需要把填充后的值重新赋值给 Age 这一列,所以 inplace 这个动作是为了简单起见。

    再来看我们得到的结果,这个时候的非空缺失值已经变成了891,平均值也从原本的29.7降到了29.4,因为我们刚刚填充的中位数是28,比原来的平均值小,所以会有所新的平均值也会有所下降。

    上面讲的是所有人的年龄中位数,现在我们进一步来思考:性别因素,会怎么影响结果呢?

    考虑性别因素,分别用男女乘客各自年龄的中位数来填补

    由于上面的操作已经对原始数据进行修改了,所以要是我们需要重新分类,那就要重新载入原始数据,不然后面的操作都会以上一步填充了所有年龄缺失值的基础上操作的哦!这个亏我吃过。。。

      性别的中位数

    我们得到的女性中位数是 27,男性的是 29,还是有差距的吧!我们后面需要用到的是,用得出的中位数来填充男女的缺失值。

    接下来的步骤,按照以前,通常的思路是用布尔型索引取到女性中缺失值的数据,然后用 27 重新赋值;同理可求男性的操作。

    但是我们这节课学了fillna 这个新的方法啊!

    不过刚刚我们使用 fillna 的时候,填充的只是一个数值,这里不止一个数值,就需要根据不同的情况来填充。此时可以用到 Pandas 中里的一个小技巧,Pandas 的值在运算的过程中,会根据索引的值来进行自动的匹配。在这里我们可以看到这里的索引是 female 和 male 两个值,如果原始数据也可以用性别来进行索引的话,就可以用 fillna 自动匹配相应的索引形式进行填充了。

      fillna 进行性别分类索引

    所以这里要对原来的数值重新设置索引,一开始是 0 1 2 这样的数值,现在要把它设置成性别这一列数据。用 set_index 语句,用 Sex 来进行索引,同时加入参数 inplace=True,表示在原来的数据上进行修改。

    inplace=True的含义应该讲了第三遍了,其实我觉得要是不是很明白这个语句的用法时,你可以先不加上这一句,跟着打代码,然后到后面运行的哪一步你发现和老师的代码不一样的时候,你就知道这个语句的重要性了。

    我们可以看到这里的运行结果 列索引变成了 Sex,列首索引是 male 和 female ,在行首 Sex 已经不存在了。

      填充性别分类的缺失值

    我们将这里分类中位数赋值为 age_median2。填充的套路和上面也是一样一样的,根据 Pandas 的自动匹配,填充的时候会根据索引来匹配不同的值了。因为后续需要用到 Sex 这一列,所以这里也需要重置索引,将索引变成它的列。这里使用 reset_index。

    非空值是 891 时就说明缺失值全部填充完毕了,这时候的均值是29.4。

    所以到这里,我们把性别分类的缺失值也用各自的中位数填充完毕了。下一步要考虑的是,同时两个因素的影响:

    同时考虑性别和舱位因素

    那我们首先来看一下,在不同年龄和不同舱位的中位数,有什么变化呢?

    groupby 分组的对象分别是 Pclass 舱位 和 Sex 性别,由于这里需要考量的有两个因素:性别和舱位,所以这里需要使用到中括号,后面加上用 Age.median 就可以得到分组的中位数了。

      不同舱位男女年龄的中位数

    这里就有两个索引,分别是舱位和性别,我们可以看到,随着舱位的下降,它的年龄也是在下降的。用我们的话理解就是,年轻人普遍比年长的穷啊,年龄大一点的人积累的财富也多一点。

    那接下来我们就用得出的中位数来各自重新赋值给舱位和性别。这时还是可以用 fillna 的,但是需要设置二重索引。

      舱位和年龄的分类

    套路还是一样的,把这里得出的中位数赋值为 age_median3,然后对索引进行重新的赋值,同样的,这里有两个因素,也是使用中括号,用 set_index 的方法。

    然后来看一下重置索引后的数据。看输出我们是可以看到二重索引的,第一列的组合内容一共有 3*2=6 种情况。在列上面,已经没有 Pclass 和 Sex 两列数据了,因为此刻它们已经在索引上了。

    现在按同样的方法 fillna ,用索引值来匹配不同的中位数。

    额。。。这两张看起来和上面的一毛一样啊,是我哪里错了吗。。。?

    为了还原这样的索引,这里用 reset来重置

      分类填充结果

    这里的输出可以看到非空数值已经是891了,表示已经填满缺失值了。平均值下降到了29.1岁,因为三等舱的人数比较多,而且年龄比较小,所以拉低了平均值。

    我们总结一下,这里使用的 fillna 的方法,可以对总体的中位数进行操作,或者分类之后对中位数进行操作。分组之后由于有索引,所以同时也需要对原始数据进行索引,对于相同索引值,可以用匹配来进行填充。

     

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  • 缺失值处理python实现

    万次阅读 多人点赞 2019-02-22 14:10:29
    缺失值的处理 由于各种原因,我们使用的数据集或多或少地存在着缺失值。如果直接删除缺失值,会丢失其他有价值的数据,以下是处理缺失值的几种方法...但是如果缺失值占比上升,这种缺失值处理方法误差就很大了。 &a
  • python_缺失值处理

    2019-11-27 21:22:20
    python_缺失值处理 Data Cleaning and Preparation # pandas使⽤浮点值 # NaN(Not a Number)表示缺失数据。我们称其为哨兵值 import numpy as np import pandas as pd PREVIOUS_MAX_ROWS = pd.options.display.max...
  • Python缺失值填充

    2021-07-26 15:57:47
    在对数据进行预处理时,常常会遇到缺失值问题,采用Python自带的功能进行缺失值填充。 1.对某一列进行填充 假设现在有一个名为df的数据框,我们要将其中的bin_volume列的空值用1代替(后面再取对数后即可化为0),...
  • Python数据分析:缺失值处理

    千次阅读 2020-04-25 11:05:35
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    万次阅读 2017-07-13 14:46:16
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  • 缺失值首先要根据实际情况定义: 可以采用直接删除法 有时候需要使用替换法或插值法 例1: # 判断是否缺失 df.isnull() # np.sum()默认是沿着行的方向进行操作,即axis=0,计算每一列的和 np.sum(df.isnull()) #...
  • 因近期进行时间序列分析时遇到了数据预处理中的缺失值处理问题,其中日期缺失和填充在网上没有找到较好较全资料,耗费了我一晚上工作时间,所以下面我对这次时间序列缺失值处理学习做了以下小结以供之后同行们参考...
  • python 处理缺失值

    2020-03-23 23:38:50
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  • python dataframe中缺失值处理

    千次阅读 2020-09-08 09:23:07
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  • 首先是缺失值处理。 #读取数据 import pandas as pd filepath= 'F:/...'#本地文件目录 df= pd.read_csv(train,sep=',')#df数据格式为DataFrame 查看缺失值 查看每一特征是否缺失及缺失值数量可能影响着处理缺失值的...
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  • Python数据分析基础: 数据缺失值处理

    千次阅读 2020-10-31 21:56:01
    作者:东哥起飞 公众号:Python数据科学 圣人曾说过:数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已。 再好的模型,如果没有好...本篇我们来说说面对数据的缺失值,我们该如何处理。文末有.
  • python数据分析:缺失值处理

    千次阅读 2018-11-05 11:09:32
    缺失值处理可以使用主要以pandas缺失值处理最为常用 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import Imputer df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),columns = list('abcd')) df....
  • 数据缺失值处理,在数据分析前期,即数据处理过程中占着重要的地位,在数据分析面试中被问到的概率也是极大的。 一般情况下,我们对待缺失值有三种处理方式: (1)源数据补录,即通过再次采样或者询问等方式将...
  • python pandas空值与缺失值处理

    千次阅读 2019-09-01 09:06:27
    一、空值与缺失值 空值:在pandas中的空值是"" 缺失值:在dataframe中为nan或者naT(缺失时间),在series中为none或者nan 二、相关处理函数: df.dropna() df.fillna() df.isnull() df.isna() 三、函数解释...
  • 写在前面上周我们读取完了数据(Python数据分析实战:获取数据),下面就要对数据进行清洗了,首先是对缺失值处理缺失值也就是空值,先找出来再处理。查看缺失值可以使用isnull方法来查...
  • #概念:由于某些原因,导致数据中的某些列的值缺失,这种情况可能是正常的,也可能是不正常的。我们可以选择不处理、补齐、或删除对应的行 #dropna函数作用:去除数据结构中值为空的数据。 #dropna函数语法:dropna...
  • Pandas使用这些函数处理缺失值: isnull和notnull:检测是否是空值,可用于df和series dropna:丢弃、删除缺失值 axis : 删除行还是列,{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0 how : 如果等于any则任何...

空空如也

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