Pandas | 缺失数据处理
数据丢失(缺失)在现实生活中总是一个问题。 机器学习和数据挖掘等领域由于数据缺失导致的数据质量差，在模型预测的准确性上面临着严重的问题。 在这些领域，缺失值处理是使模型更加准确和有效的重点。 使用重构索引(reindexing)，创建了一个缺少值的DataFrame。 在输出中，NaN表示 ...
原文：Pandas汇总和处理缺失数据
汇总的函数 方法 说明 count 非NA的值数量 describe 针对Series和DataFrame列计算汇总统计 min max 计算最小值和最大值 argmin argmax 计算能够获取到最小值和最大值的索引位置 idxmin indxmax 计算能够获取到最小值和最大值的索引值 quantile 计算四分位数 sum 值的总和 mean 值的平均数 median 值的算术中位数 第 ...
2018-11-07 14:41 0 1793 推荐指数：
相关推荐
Pandas高级教程之:处理缺失数据
replace替换值 简介 在数据处理中，Pandas会将无法解析的数据或者缺失的数据使用NaN ...
Pandas对缺失值的处理
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 ...
pandas缺失值处理
1、检查缺失值 为了更容易地检测缺失值(以及跨越不同的数组dtype)，Pandas提供了isnull()和notnull()函数，它们也是Series和DataFrame对象的方法 - 2、清理/填充缺少 数据Pandas提供了各种方法来清除缺失的值。 fillna()函数 ...
Pandas缺失值处理
什么是缺失值？ 直观上理解，缺失值表示的是“缺失的数据” 创建数据 识别出缺失值或非缺失值 过滤掉一些缺失的行 丢弃缺失值 .dropna() Seriese 使用 dropna 比较简单 ...
pandas（三）汇总和计算描述统计
pandas对象有一些常用的数学和统计的方法，大部分都属于约简或汇总统计。 SUM方法 DataFrame对象的sum方法，返回一个含有列小计的Series NA值会自动被踢除（新版本会自动转换为0）。可以通过skipna选项禁用此功能。 常用的统计方法： ######################## ******** ...
利用Python进行数据分析_Pandas_汇总和计算描述统计
申明：本系列文章是自己在学习《利用Python进行数据分析》这本书的过程中，为了方便后期自己巩固知识而整理。 我们来汇总一下成绩： 首先，我们通过字典标记的方式，可以将DataFrame的列转成一个Series： 然后，我们再进行汇总统计： 当然，还有别 ...
python数据分析之Pandas：汇总和计算描述统计
pandas对象拥有一组常用的数学和统计方法，大部分都属于约简和汇总统计，用于从Series中提取单个的值，或者从DataFrame中的行或列中提取一个Series。相比Numpy而言，Numpy都是基于没有缺失数据的假设而构建的。 来看一个简单的例子 In [6]: df=DataFrame ...