在學習Pandas時，當對一個Series或者DataFrame進行重新索引時，需要用到pandas.Series.reindex()或者pandas.DataFrame.reindex()。當某個索引值不存在時，會直接引入缺失值NaN。我們可以通過填充的方式，使Series ...

本文始發於個人公眾號：TechFlow，原創不易，求個關注 今天是pandas數據處理專題的第四篇文章，我們一起來聊聊DataFrame中的索引。 上一篇文章當中我們介紹了DataFrame數據結構當中一些常用的索引的使用方法，比如iloc、loc以及邏輯索引等等。今天的文章 ...

打比賽時，遇到了一個問題。填充空白值的時候，如果使用 固定值，均值啥的都沒問題。 但是我想用 但是每次都是報錯 經過千辛萬苦終於找到了問題的根源。 原來，我在加載數據的時候使用了一個 壓縮內存的函數 這里面產生了一種新的數據類型 np.float16 而這種類型，在pandas ...

1、數值型取列平均值，非數值型取眾數（頻數最大）。 2、加權平均 2.1 計算變量之間相關系數R，取1/R，再歸一化 2.2 歸一化方法：除總和，即為權重 其他多重插補、模型預測等方法，我不建議新手用，用不明白，還會把自己整懵了， 人的精力是有限的，做有意義的事。 ...

（1）如果缺值的樣本占總數比例極高，我們可能就直接舍棄了，作為特征加入的話，可能反倒帶入noise，影響最后的結果了； （2）如果缺值的樣本適中，而該屬性非連續值特征屬性(比如 ...

除了刪除空值，還有一種處理空值的方法是填充(Imputation)。 讓我們看看在revenue_millions列中填充缺失的值。 首先，將該列提取到變量中: 使用DataFrame['列名']可以獲取1列數據，即一個Series。 可以使用head查看前面幾個 ...

excel表的數據情況如下：下面數據區域的左邊和上邊都是空，這會導致我們讀取近pathon里時，結構不是我們要的，需要用到skiprow和usecols來控制我們想要讀取的區域 整合： 結果圖： 分解： 一、為ID列自動填充 ...

針對空值的處理，首先要來了解一下空值的類型： 一、pandas中的None 和 NaN 有什么區別？ type(None) --類型是 NoneType 空的對象類型 type(NaN) --類型是 float 浮點型 ...