原文:3-Pandas數據初探索之缺失值處理與丟棄數據(填充fillna()、刪除drop()、drop_duplicates()、dropna())

一 了解缺失值 通常使用 NA not available 來代指缺失值 在Pandas的數據結構中,缺失值使用 NaN Not a Number 進行標識 除了匯總統計方法,還可以使用isnull 來對數據中缺失的樣本占比 特征大致的缺失情況進行了解。 gt gt gt df pd.DataFrame one :pd.Series , , ,index a , b , c , ... two : ...

2020-07-26 22:06 0 561 推薦指數:

查看詳情

pandas drop_duplicates

函數 : DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) 參數:這個drop_duplicate方法是對DataFrame格式的數據,去除特定列下面的重復行。返回DataFrame格式的數據 ...

Thu Aug 30 19:10:00 CST 2018 0 2644
pandasdrop_duplicates用法

pandas.DataFrame.drop_duplicates(self, subset=None, keep='first', inplace=False)  默認subset為全部列,但是可以自己指定 data=pd.DataFrame({'A':[2,2,3,2 ...

Wed Oct 16 06:39:00 CST 2019 0 866
drop_duplicates()函數

1dataframe刪除某一列的重復元素,默認只留下第一次出現的 inplace參數設置為true時直接在原數據上修改,為False時,生成副本. 注意所有函數中inplace一旦設置為True,此時后面不能再跟任何函數,因為它整體已經是None.想要再跟函數只能再寫一行. 且此時在前面 ...

Sat Jun 08 05:48:00 CST 2019 0 4333
pandas系列:drop,dropna,fillna,cut,isnull用法

1、dropna():丟掉所有帶有NAN的項/行 DataFrame.dropna(self,axis = 0,how ='any',thresh = None,subset = None,inplace = False ) axis: 0:刪除包含缺失的行。 1:刪除包含 ...

Tue Jun 02 16:10:00 CST 2020 0 631
pandas使用drop_duplicates去除DataFrame重復項

DataFrame中存在重復的行或者幾行中某幾列的重復,這時候需要去掉重復行,示例如下: data.drop_duplicates(subset=['A','B'],keep='first',inplace=True) 代碼中subset對應的是列名,表示只考慮這兩列,將這兩列 ...

Sat Dec 29 06:26:00 CST 2018 0 2246
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2026 CODEPRJ.COM