python dataframe缺失率计算

最新推荐文章于 2023-07-28 21:31:41 发布
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分类专栏： python
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#缺失率计算
def miss(x):
return(sum(pd.isnull(x))/len(x))

pandas使用isna函数和sum函数统计dataframe每个数据行包含的缺失值的个数
data+scenario+science+insight
01-28 1066
pandas使用isna函数和sum函数统计dataframe每个数据行包含的缺失值的个数（count number of missing values in each row of dataframe）
Python3 DataFrame缺失值的处理
Robin Hu的专栏
05-11 3333
一、缺失值的判断 在通过Pandas做数据分析时，数据中往往会因为一些原因而出现缺失值NaN (Nota number)o比如前文中的例子，当两个DataFrame对象进行简单运算时，无法匹配的位置会出现缺失值NaN或者None. isnull ( )和notnull ( )方法都可以用于判断数据是否为缺失值( NaN或者None).如果是缺失值，则isnull()返回值为True, notnull()返回值为False. df2 Out[170]: A B C D
python查看数据缺失值比例模板
sanjianjixiang的博客
02-28 4954
对于一个DataFrame数据, 如何查看其缺失值的情况 %matplotlib inline import missingno as msno msno.matrix(data, figsize = (16, 5)) def missing_values_table(df): mis_val = df.isnull().sum() # 总缺失值 mis_val_percent...
干货（肝火）！Python中查询缺失值的4种方法
小詹学python的博客
10-22 3398
在我们日常接触到的Python中，狭义的缺失值一般指DataFrame中的NaN。广义的话，可以分为三种。缺失值：在Pandas中的缺失值有三种：np.nan (Not a Number) 、 None 和 pd.NaT(时间格式的空值，注意大小写不能错)空值：空值在Pandas中指的是空字符串""；最后一类是导入的Excel等文件中，原本用于表示缺失值的字符“-”、“？”等。今天聊聊Python...
Python超实用小技巧：统计每列缺失值的占比
Wan7777777的博客
08-17 6356
代码 def missing_percent(df): nan_percent = 100*(df.isnull().sum()/len(df)) # df.isnull().sum()统计每一列的缺失值数量 # 再除上len()得到每一列的缺失值比例——小数形式 # *100得到百分数 nan_percent = nan_percent[nan_percent > 0].sort_values() # 得到每列的缺失值的占比，升...
第三章16节-Pandas运用之缺失值处理
weixin_45441862的博客
11-01 1419
缺失值首先需要实际情况定义 可以采取直接删除法 有时候需要使用替换法或者插值法 1、 统计缺失值的数量 首先读取数据 查看数据集中缺失值的情况 df.isnull() 统计每一列缺失值的数量 np.sum(df.isnull())，其参数axis默认值为0，表示按行的方向进行统计，显示的结果就是每一列的缺失值的数量 统计每一行缺失值的数量 np.sum(df.isnull(),axis = 1)，表示按列的方向进行统计，显示结果就是每一行的缺失值的数量 2、 统计每行缺失...
Python：统计数据中缺失样本的占比
最新发布
DeniuHe的博客
07-28 309
【代码】Python：统计数据中缺失样本的占比。
Python DataFrame对象plot函数的原始文本数据
01-22
### Python DataFrame对象plot函数的原始文本数据解析及应用 #### 一、背景介绍 在进行数据分析时，我们经常需要处理大量的金融数据，并将其可视化以便更好地理解数据中的模式和趋势。Python 的 Pandas 库提供了...
python 表格作为实参传入函数的方法; 缺失值和缺失率计算
with_still_water的博客
10-14 327
import os import pandas as pd os.chdir(r'D:\pycharm程序文件\练习1') def miss_column(data): """ 不能直接用value_counts()来计算比率, 即data.isnull().value_counts() 运行会发生如下错误 'DataFrame' object has no attri...
掌握Python DataFrame中的日期时间数据处理技巧
例如，根据某商店的日销售额数据，可能需要按月汇总销售额、计算每月销售额的同比增长率，或者预测未来某个月的销售额。pandas库中的时间序列处理能力使得这些复杂的操作变得简单高效。 假设有一个Excel表格文件...
python股票收益率计算_股票分析之——收益率（附完整代码和讲解）
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weixin_39886547的博客
12-06 2万+
本节将介绍常见股票分析中的基础分析：收益率。股票收益的两大源头为：红利和股票价值变动的部分。由于我们只使用雅虎财经接口获取股票的相关数据，因此就并不考虑红利和其他因素，只考虑在某个时段的交易中股票本身价值变化的百分比。实际上，从日常经验看，我们也只考虑股票价值本身的变化。如果有读者对Python语言不熟悉，没关系，这里有一个港大毕业并一直在做量化分析的老师的良好建议。反正做事情没那么简单，也没那么...
Python计算缺失数据中行列的缺失个数及其对应的缺失率
m0_37548423的博客
12-26 6443
在对数据进行分析时，我们不可避免的会遇到不完整的数据，对这些不完整的数据进行处理之前我们需要了解数据缺失的情况，以下代码展示了怎么计算不完整数据中行列的缺失情况。 #导入pandas包 import pandas as pd def miss_row(data): """ input：原始数据 output：行的缺失个数和缺失率 """ row, co...
pandas获取数据的缺失占比
高级数据分析师，分享Python知识
11-11 3336
获取数据的缺失占比 案例分析 在数据建模前，需要查看每一列数据的缺失情况，当缺失值的占比超过一定阈值，就需要考虑，这一列数据（或者这一个变量）是否需要参与建模。 一般选用的阈值在0.9，即：当某一个变量的缺失值占比达到90%以上，就需要删除。 这里选用pandas作为主要的数据分析工具，感兴趣的同学可以去pandas官网逛逛，下面开始介绍，如何用pandas查看每一个变量的缺失占比情况，以及绘制出变量缺失分布的柱状图。 一、导包 import pandas as pd import numpy as np
python 计算缺失值个数以及缺失率
with_still_water的博客
10-13 1万+
import os import pandas as pd os.chdir(r"D:\pycharm程序文件\练习1") data = pd.read_excel("data.xlsx") # 计算表格行列数 print(data.shape) print(data.shape[0]) # 计算行的个数 # 查看某 一/多 列的缺失值isnull() print(data['被保险人年龄...
python 表格中每一列的缺失值,缺失率计算
with_still_water的博客
10-13 4279
import os import pandas as pd os.chdir(r"D:\pycharm程序文件\练习1") data = pd.read_excel("data.xlsx") missing_value_list = [] # 填放每一列缺失值的个数 missing_rate_list = [] # 填放每一列的缺失率 for i in range(data.shape[...
python 统计缺失值，异常值，画箱型图
fanc的博客
07-03 5936
import pandas as pd catering_sale = 'B:\pycharm\DataMining\catering_sale.xls' data = pd.read_excel(catering_sale, index_col=u'日期') # 指定主码，有中文出现的时候，需要加u describe = data.describe() print(describe) cou...
pandas 缺失数据处理大全（附代码）
Python数据科学
01-10 3145
大家好，我是东哥。 之前一直在分享pandas的一些骚操作：pandas骚操作，根据大家反映还不错，但是很多技巧都混在了一起，没有细致的分类，这样不利于查找，也不成体系。 利用闲暇之余将有关数据清洗、数据分析的一些技能再次进行分类，里面也包含了我平时用到的一些小技巧，此次就从数据清洗缺失值处理走起，链接：pandas数据清洗，关注这个话题可第一时间看到更新。 所有数据和代码可在我的GitHub获取： https://github.com/xiaoyusmd/PythonDataScience 如有帮助，
python 计算df中每一列/行的非缺失值数量
u_7890的博客
10-25 2万+
df.count() #按照列来数非缺失值的个数 df.count(axis=1) #按照行来数非缺失值的个数 每列缺失值个数 df.shape[0] - df.count()
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