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我有一个这样的数据框架： import pandas as pddf = pd.DataFrame(data=my_data) 我想为每种
浏览 11提问于2021-01-20得票数 0
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如果通过CSV提供数据(可以是字符串，也可以是数字)，那么标记值缺失的好策略是什么？一些非空的哨兵，但被引用如"NA"其他的事情/视情况而定？
如果有什么不同，那么希望CSV在使用readr、Pandas和Excel读取时表现合理。
浏览 0提问于2020-06-06得票数 0
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我在读csv in pandas。现在，我需要填充空值并将其转储到表中。所以我就是这么做的。，对于具有integer值的列，以及很少缺少值的列，pandas为那些缺失的值填充空的string。因此，当将其转储到表时，pandas将列类型归类为string，并将其转储到表中。因此，本专栏将text作为数据类型(在postgres的情况下)，而不是不
浏览 1提问于2020-03-24得票数 0
我有一个名为 createdtime 的列，其数据类型为时间戳，我希望找到创建时间为空或空或nan的行数。
我尝试了下面的方法，但我得到了错误，无法通过它。
浏览 5提问于2022-06-26得票数 0
我有一个python数据框架，其中包含健康数据，参与者在时间点1、2和3出现。我有一个名为“BPMEDS”的列，其中有缺失的数据，其中很多是缺失的最后一个时间点(无论是1、2还是3)。BP药品的最后一个填充行位于每个空行的上方。因此，“randid”16799在第3期没有“bpmeds”，而在第2期有“bpmeds”，我只想复制上一个可用期间的值。每个参与者都有一个ID，因此该ID最多可以在
浏览 6提问于2022-09-01得票数 0
我正在读取只包含可用时间的时间序列数据。这导致Series没有缺失值，但索引间距不相等。我想把它转换成一个具有等间距索引和缺失值的Series。因为我事先不知道间距是多少，所以我目前使用的函数如下new_spacing = pandas.DateOffsetnew_spacing)
为了计算间距应该是多少(请注意，这是使用Panda0.
浏览 1提问于2012-06-27得票数 3
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我有一个Pandas数据框架，其中缺少一些值。例如，在第542行中缺少纬度的值。我的目标是基于条件CNTY_CITY_LOC，通过在Pandas中应用if elif和apply函数来填补纬度的缺失值。在我使用Pandas的apply函数应用if语句后，丢失的值将被替换，但纬度列中的所有其他值都会丢失。我做错了什
浏览 3提问于2022-05-16得票数 1
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CONSTRAINT [PK_TEST_TABLE] PRIMARY KEY CLUSTERED [TEST_TABLE_ID] ASC)当我运行以下查询时，执行计划显示了预期的Clustered Index Scan。TEST_TABLE_ID = 34SELECT
浏览 4提问于2012-09-27得票数 2
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python的NA相当于R的NA是什么？scikit-learn是如何处理缺失值的？
Python2.7和python3有区别吗？
浏览 2提问于2015-02-22得票数 30
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我们的数据库中有许多表，其中有一个标识列作为主键&聚集索引。多年来，从这些表中添加和删除了记录，当然，主键列中现在也存在空白。谢谢
浏览 0提问于2012-01-27得票数 4
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我有一个有10000行33栏的大熊猫数据。其中一列是“年龄”，它具有数据类型'int64‘和相当多的缺失值。<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>Data columns (total 33 columnscustomer 10000 non-null int64
age
浏览 1提问于2018-11-20得票数 0
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我有一些非常大的查询，它们在小型数据库上工作得很好，但当数据量变大时，这些查询的性能就会变慢。它们的设计真的很糟糕，我们必须真正解决这个问题。这些查询有非常多的左外部连接。我注意到，当左外部连接的数量超过10个时，每次添加新连接时，性能都会以对数方式减慢。如果我在查询的末尾添加一个选项(FAST 1)，那么结果几乎会立即出现。当我在没有设置选项的情况下运行查询时，执行计划在我的左侧显示了许多嵌套循环，外部连接显示出很
浏览 0提问于2019-04-02得票数 0
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我正在使用scikit-learn的特征聚集，以对特征而不是观察值使用分层聚类过程。这是我的代码：import pandas as pd
df = pd.read_csv('C:/Documentsagglo = cluster.FeatureAgglomeration(n_clusters=5)df_reduced = agglo.transform(df)
我最初的</em
浏览 5提问于2017-12-20得票数 2
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我有一个数据帧，它包含各种不同的值来指示缺失。我修改了它，现在它们都应该被指定为'NaN‘，如下所示： import numpy as np
import numpy as np
return modified_df 但使用基于已识别的缺失</e
浏览 6提问于2021-04-27得票数 0
我有一个数据集，它有一个唯一的设施ID和聚集在设备ID上的变量，我想选择一些随机选择的ID，然后在这个设备中引入一个给定数量的报告值的缺失值。数据有5个方便ID，变量X1的每个ID都报告了12个值
浏览 6提问于2020-11-16得票数 3
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我正在处理一个执行时间非常长的查询，在执行查询执行计划和实时查询统计数据后，我发现估计行数和实际行数之间存在巨大差异。为什么会发生这种情况？ ? 需要帮助才能优化该查询。 敬礼。
浏览 28提问于2021-08-11得票数 0
我有一些代码可以帮助我预测一些缺失的values.This是代码 from datawig import SimpleImputerpredictions = imputer.predict(df_test) 在此之后，我得到了比原始数据帧行数更少的新数据帧，我如何将预测中获得的值插入到
浏览 13提问于2019-05-14得票数 1
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在Squirrel中获取表的信息将返回整数形式的索引类型。我在微软的网站上找到了，但它没有到数字值的映射。具体来说，我想知道索引类型1和索引类型3是什么。
浏览 1提问于2011-06-30得票数 2
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如何将缺失值或具有0的值与python中Pandas中两个附近非零值的平均值相加，如图所示 ?
浏览 24提问于2021-07-23得票数 0
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