pandas处理丢失数据 dropna,fillna,isnull,notnull

最新推荐文章于 2024-09-19 20:18:02 发布
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博客主要围绕pandas处理丢失数据展开，介绍了dropna、fillna、isnull、notnull等方法，这些方法在数据处理中能有效应对数据缺失问题，保障数据的完整性和可用性，对信息技术领域的数据处理工作有重要意义。

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【Pandas | 04】空值处理篇「isna，isnull，notna，notnull，fillna，dropna」
AwesomeTang
04-11 2041
前言 Pandas中关于空值的处理方式，简单来对比总结一下~ 运行环境：Jupyter notebook 空值比较 通过.isna()和.isnull来判断是否为空值，可以用于DataFrame和Series； 新建一个DataFrame df = pd.DataFrame(dict(age=[5, 6, np.NaN], born=[pd.NaT, pd.Timestamp('1939-05-27'),
pandas缺失值处理及数据离散化isnull、notnull、dropna、nan、fillna、replace、qcut、value_counts、cut、one-hot编码get_dummies
我的个人博客
11-30 1856
pandas缺失值处理，pd.isnull(df)或pd.notnull(df)，np.any(),np.all(),dropna(),np.nan,fillna(value, inplace=True),df.replace(to_replace=, value=)，数据离散化pd.qcut(data, q)、series.value_counts()、pd.cut(data, bins)、one-hot编码pd.get_dummies(data,prefix=None)
pandas isnull dropna使用，返回dropna,isnull的空值
onlyforbest的博客
08-18 342
dataframe 结构 features = features.dropna(axis=0) 去除空行 为了了解dropna删除的数据，做如下的判断。 按行检查，返回出现NaN的列 features.isnull().any(axis = 0) 取出目标空值数据：这里需要注意的是切片所取的维度 features.iloc[:,features.isnull().any(axis = 0).values==True] 按列检查，返回出现NaN的行 f...
python pandas缺失值处理_Python----pandas：缺失值处理
weixin_39600510的博客
02-09 528
前言Hello，屏幕前的小伙伴们大家好呀，一年又一年，一天又一天，转瞬之间梦幻般的 2020 年，也即将要过去了，小编先在这提前祝大家：元旦快楽。今天呢给大家分享在用 pandas 做数据分析时，遇到缺失值的几种处理方法。推荐好课：Python自动化办公、Python3进阶：数据分析及可视。当我们在处理数据时，遇到数值缺失的问题时，pandas 在这方面提供了很全面的方法，主要包括：isnull...
pandas dataframe 删除带空值的行 各种空值 (dropna()、isna()、isnull()、fillna())
kyle1314608的博客
12-15 1万+
假设拿到一个10万行的数据后，通过isnull我们发现某列有几个空值，要把该列空值所在行删除怎么操作？用dropna()会删除所有有空值的行，请看下面实例。
缺失值-删除缺失值行、列，以及特定的行、列
Chloris_的博客
09-30 1万+
@缺失值处理 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 dddf = ddf.dropna(su
pandas
defending的博客
10-30 1238
pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。 pandas的主要功能: 具备对齐功能的数据结构DataFrame、Series 集成时间序列功能 提供丰富的数学运算和操作 灵活处理缺失数据 中文文档：http://python.usyiyi.cn/translat
Pandas处理缺失值：isnull、dropna与fillna的用法
"Python Pandas库提供了丰富的功能来处理数据集中的缺失值，这对于数据预处理至关重要。在Pandas中，缺失值通常表示为`NaN`（Not a Number）。以下是关于如何使用Pandas处理缺失值的一些关键知识点： 1. **检测缺失...
Python处理Excel，pandas函数应用isnull、notnull、isin、dropna、map、apply
TheLittlePython的博客
10-15 2124
“前面通过两篇文章介绍了使用pandas像Excel一样处理数据，“Python处理Excel，带你认识pandas”以及“学习Python，像Excel一样使用pandas”，本篇将继续学习pandas更多使用函数。” 按照习惯，我们先创建一个数据集，方便函数用法演示，使用head函数输出的前10行示例数据如下： 01isin完成指定内容筛选 我们可以通过数值大小、位置或者多条件等进行数据筛选，那么当需要仅筛选指定内容时如何去做？ city_filter=date_fi...
使用Python Pandas处理亿级数据的方法
09-19
在大数据分析领域，Python的Pandas库以其高效性和易用性成为了处理数据的首选工具，即使是面对亿级数据，Pandas也有相应的策略来应对。本文将深入探讨如何使用Python Pandas处理亿级数据，以及在实际操作中需要注意...
python | Pandas库数据预处理-缺失值篇：info()、isnull()、dropna()、fillna()函数
m0_61523149的博客
04-07 2万+
相关文章 python | Pandas库导入Excel数据（xlsx格式文件）函数：read_excel() python | Pandas库导入csv格式文件函数：read_excel() 目录 数据源 读取数据 缺失值查找 1. info() 2. isnull() 缺失值处理方式一：删除 1. dropna() 2.dropna(how='all') 缺失值处理方式二：填充 1. fillna() 2. fillna({'a':'b'}) 数据源 读取数据...
Python处理数据中的空值（缺失值）时用到的dropna()函数和fillna()函数总结，通过示例弄懂这两个函数的用法。
BaoITcore的博客
03-30 3万+
在用python处理数据时，我们通常会遇到数据不完整的情况，比如有空值的时候，我们想要删除控制所在的行或列，或者是我们给空值设置为某一个值。这时候就可以用dropna和fillna两个函数来实现空值的处理。
Pandas中处理null的常用方法
qq_18987631的博客
03-30 1478
默认情况下，dropna()函数删除含有null的所有行（axis=0），但也可以通过设置参数axis=1来删除含有null的所有列。isnull()函数用于检查数据是否为null，返回一个布尔值，True表示该数据为null，False表示该数据不为null。fillna()函数可以用来填充数据框中的null值，通常使用均值、中位数、众数等方法进行填充。interpolate()函数可以用来对数据进行插值处理，即根据已有数据推算出缺失数据的值。
【pandas中fillna，interpolate和dropna函数及其参数】
武帝为此的博客
06-05 1532
函数用于填充缺失值，可以用一个具体值或者方法来填充。函数用于删除缺失值，可以删除包含NaN的行或列。函数用于插值缺失值，根据数据的趋势填补缺失值。
Python-pandas的fillna()方法-填充空值
热门推荐
qq_17753903的博客
05-06 20万+
0.摘要 pandas中fillna()方法，能够使用指定的方法填充NA/NaN值。 1.函数详解 函数形式：fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs) 参数： value：用于填充的空值的值。 method：{'backfill',...
训练模型填充空值(fill null)的几种方法
诗蕊的专栏
05-11 1万+
我们在进行模型训练时，不可避免的会遇到某些特征出现空值的情况，下面整理了几种填充空值的方法 1. 用固定值填充 对于特征值缺失的一种常见的方法就是可以用固定值来填充，例如0，9999， -9999, 例如下面对灰度分这个特征缺失值全部填充为-99 data['灰度分'] = data['灰度分'].fillna('-99') 2. 用均值填充 对于数值型的特征，其缺失值也可以用未缺失...
Pandas中dropna,fillna,isnull函数介绍
最新发布
weixin_43597208的博客
09-19 1394
该方法返回一个布尔值的 DataFrame，其中元素为 True 表示对应的元素是缺失值，元素为 False 表示对应的元素不是缺失值。df.fillna 是 Pandas 中的一个方法，用于填充 DataFrame 中的缺失值（NaN 或 None）。df.isnull 是 Pandas 中的一个方法，用于检测 DataFrame 中的缺失值（NaN 或 None）。df.dropna是Pandas中的一个方法，用于从DataFrame中删除缺失值（NaN或None）。
python缺失值处理 fillna_pandas缺失值处理检测isnull、删除dropna、填充fillna
weixin_39770165的博客
12-03 911
有些excel文件不标准，比如空行、有些单元格没有值等，这类情况我们称为缺失值。对于缺失值，我们往往会做三步走的处理，1检测缺失值，2丢弃一些缺失值，3填充一些缺失值1、isnull和notnull检测是否为空，适用于# -*- coding: utf-8 -*-import pandas as pddf = pd.read_excel('test.xlsx')print(df)print('--...
pandas DataFrame.fillna()填充缺失函数的使用
weixin_42118352的博客
05-26 9547
1. Pandas中将如下类型定义为缺失值： NaN: ‘’, ‘#N/A’, ‘#N/A N/A’, ‘#NA’, ‘-1.#IND’, ‘-1.#QNAN’, ‘-NaN’, ‘-nan’, ‘1.#IND’, ‘1.#QNAN’, ‘’, ‘N/A’, ‘NA’, ‘NULL’, ‘NaN’, ‘n/a’, ‘nan’, ‘null’，None 2. 填充缺失值pandas.DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=Fa
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