原文:pandas统计含有缺失值的列数

data.isnull .any .sum data.isnull 是判断dataframe中的数据是否为Nan,是Nan则为true否则为False。 any是将列合并,此时一个数值表示一个列的情况,如果一整列都没有Nan则为False,否则为True。 sum是将列作和得出含有Nan列的数值。 ...

2021-09-05 20:58 0 131 推荐指数:

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Pandas缺失的处理

Pandas使用这些函数处理缺失: isnull和notnull:检测是否是空值,可用于df和series dropna:丢弃、删除缺失 axis : 删除行还是,{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0 how ...

Fri Sep 27 16:18:00 CST 2019 0 1097
pandas缺失处理

1、检查缺失 为了更容易地检测缺失(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。 fillna()函数 ...

Sat May 26 19:10:00 CST 2018 1 12229
Pandas缺失处理

什么是缺失?   直观上理解,缺失表示的是“缺失的数据” 创建数据 识别出缺失或非缺失 过滤掉一些缺失的行 丢弃缺失 .dropna()   Seriese 使用 dropna 比较简单 ...

Wed Nov 06 01:24:00 CST 2019 0 423
pandas 统计某一中各个的出现次数

比如说有一个名为 df1 的dataframe要统计某一(比如说列名是city)中各个出现的次数 #可以通过df.colname 来指定某个,value_counts()在这里进行计数 df2 = df1.city.value_counts() print(df2 ...

Thu Oct 22 17:45:00 CST 2020 0 11451
Pandas系列(三)-缺失处理

内容目录 1. 什么是缺失 2. 丢弃缺失 3. 填充缺失 4. 替换缺失 5. 使用其他对象填充 数据准备 import pandas as pd import numpy as np index = pd.Index(data=["Tom ...

Tue Mar 12 05:56:00 CST 2019 0 776
pandas-缺失处理

缺失是指数据集中的某些观测存在遗漏的指标值,缺失的存在同样会影响到数据分析和挖掘的结果。 一般而言,当遇到缺失是可以采三种方法处置:删除法,替换法和插补法。 1.删除法使用情况:当确实的观测比例非常低是,如5%以内,可以直接删除这些缺失的变量。 2.替换法:用某种直接替换缺失 ...

Wed Nov 27 18:48:00 CST 2019 0 488
 
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