本文介绍在Excel表格文件中，用数字而非字母来表示列号的方法。 ...在日常生活、工作中，我们不免经常使用各种、各类Excel表格文件；而在Excel表格文件中，微软Office是默认用数字表示行数，用字母表示列数的，如下图所示： 而这样就带来一个问题：当一个Excel...表格文件的列数相对较多时（比如有几十列，甚至上百列时），用字母表示列数较之用数字表示列数，就相对较为不直观、不清晰，无法很好地判断该文件列的具体数量，如下图所示： 这无疑会给我们的表格数据处理工作带来一些麻烦...对此，我们可以将Excel文件中的行与列均用数字来表示，从而获得更直观的列数，进而方便我们的日常学习与办公。具体设置方法如下。 首先，点击选择左上角的“文件”。 ...此时回到我们的表格文件，可以看到，Excel文件的行与列均用数字来表示了，即可以清晰看到具体的行数与列数，非常直观、清晰。 以上，便完成了我们的设置。
，我们在模型训练中可以看到基本上到处都存在着Pandas处理，在最基础的OpenCV中也会有很多的Pandas处理，所以我OpenCV写到一般就开始写这个专栏了，因为我发现没有Pandas处理基本上想好好的操作图片数组真的是相当的麻烦...空值 在数据操作的时候我们经常会见到NaN空值的情况，很耽误我们的数据清理，那我们使用dropna函数删除DataFrame中的空值。...定义了填充空值的方法， pad / ffill表示用前面行/列的值，填充当前行/列的空值， backfill / bfill表示用后面行.../列的值，填充当前行/列的空值。...如果method未被指定， 在该axis下，最多填充前 limit 个空值（不论空值连续区间是否间断） downcast：dict, default is None，字典中的项为，为类型向下转换规则。
Pandas中的空值有三个：np.nan (Not a Number) 、 None 和 pd.NaT(时间格式的空值，注意大小写不能错)，这三个值可以用Pandas中的函数isnull()，notnull...空值(np.nan、None、pd.NaT)既不是空字符串""，也不是空格" "。...此外，在数据处理的过程中，也可能产生缺失值，如除0计算，数字与空值计算等。 二、判断缺失值 1....在我们判断某个自定义的缺失值是否存在于数据中时，用列表的方式传入就可以了。...limit: 表示填充执行的次数。如果是按行填充，则填充一行表示执行一次，按列同理。 在缺失值填充时，填充值是自定义的，对于数值型数据，最常用的两种填充值是用该列的均值和众数。
本次的练习是：在单元格区域A1:A6中，有一些数据，有的是单独的数字，有的是由连字符分隔的一组数字，例如13-16表示13、14、15、16，现在需要将这些数据拆分并依次放置在列D中，如下图1所示。...这样，我们可以看到上面的结果数组中对应于单元格A1:A6中每个数据要返回的数字个数，例如“1-2”将返回2个值、“4-6”将返回3个值，依此类推。...实际上，这个值代表我们从A1:A6的各字符串中范围最大的字符串返回的数字数量。...因为这两个相加的数组正交，一个6行1列的数组加上一个1行4列的数组，结果是一个6行4列的数组，有24个值。...例如对于上面数组中的第4行{10,11,12,13}，在last数组中对应的值是11，因此剔除12和13，只保留10和11。
DataFrame与数字相加时，会将DataFrame中的每一个数都与指定数字相加，返回一个新的DataFrame(不是修改原DataFrame，而是返回一个新的DataFrame)。...在进行除法运算时，如果被除数是0，得到的结果可能是inf(表示无穷大，与Python的浮点数精度有关)，也可能是NaN(空值)。在后面的所有运算中都一样。...fillna(value): 运算出结果后，将所有空值的位置都填充成指定值。 在算术运算函数中，可以使用fill_value参数，在运算前先填充数据。 ?...两个Series相加，如果形状和索引不完全一样，只会将行索引对应的数据相加，生成一个形状能兼容两个Series的新Series，在没有运算结果的位置填充空值(NaN)。 ?...在Series与DataFrame进行算术运算时，默认会将Series看成是一行数据(而不是一列)，在add()函数中，axis参数默认为1或'columns'。
数据的质量直接关乎最后数据分析出来的结果，如果数据有错误，在计算和统计后，结果也会有误。 所以在进行数据分析前，我们必须对数据进行清洗。...参考上面 02、删除缺失参数NaN 参考上面 03 指定数据缺省参数 # data = data.fillna(0) # 全0填充 # 指定元素填充 用字典表示 "g":88 g列的全用88填充..., np.nan) #向前填充 列填充 用缺省参数上面的数字填充 # data = data.replace(['AAPL',' ?']...,method='ffill') #向后填充 列填充 用缺省参数下面的数字填充 # data = data.replace(['AAPL',' ?']...# 如果数据结构中有缺省值NaN时， 在写入文件时要添加设置缺省参数 na_rap = "NaN" 否则写入时会显示空白 # data.to_csv("frame.csv", na_rap = "NaN
可以看到一共有7行，但是有两列的非空值都不到7行 缺失值处理 一种常见的办法是用单词或符号填充缺少的值。例如，将丢失的数据替换为'*'。我们可以使用.fillna('*') 将所有缺失值替换为* ?...当然也可以针对某一列的缺失值进行填充，比如选择score列进行填充 ? 还有一种办法是将其替换为平均值。如果是数字，则可以包括均值；如果是字符串，则可以选择众数。...比如可以将score列的缺失值填充为该列的均值 ? 当然也可以使用插值函数来填写数字的缺失值。比如取数据框中缺失值上下的数字平均值。 ?...可以看到，score列本应该是数字，但是却出现两个并不是数字也不是nan的异常值，当我们使用data.isnull()函数时，可以看到只有一个空值。 ?...可以看到其他列的数据都很完美，只有notes列仅有5424行非空，意味着我们的数据集中超过120,000行在此列中具有空值。我们先考虑删除缺失值。 ?
df.iloc[:2, 2] = np.nan print(round(df, 2)) #保留两位数字 round(df.fillna(0), 2) #缺失值赋值为0，保留两位数字 -----结果--...插值方法，如果没有其他参数，默认为'ffill' axis 需要填充的轴，默认axis=0 inplace 修改被调用的对象，而不是生成一个备份 limit 用于前向或后向填充时最大的填充范围 2 数据转换...k1 k2 4 one 3 6 two 4 （2）使用函数或映射进行数据转换 对于许多数据集，可能希望基于DataFrame中的数组、列或列中的数值进行一些转换，测试数据(data)如下...方法可以接受一个函数或包含映射关系的字典型对象，但是在data中有一些肉类大写了，我们需要转换成小写。...替代值主要是通过replace函数实现，例如data.replace(-999, 0)表示将data中的-999替换成0；同样的也可以传入列表，例如data.replace([-999, np.nan]
在掩码方法中， 掩码可能是一个与原数组维度相同的完整布尔类型数组， 也可能是用一个比特（0 或 1） 表示有缺失值的局部状态。...在标签方法中， 标签值可能是具体的数据（例如用 -9999 表示缺失的整数） ， 也可能是些极少出现的形式。另外， 标签值还可能是更全局的值， 比如用 NaN（不是一个数） 表示缺失的浮点数。...NaN：数值类型的缺失值 另一种缺失值的标签是 NaN（ 全称 Not a Number， 不是一个数字） vals2 = np.array([1, np.nan, 3, 4]) vals2.dtype...中字符串类型的数据通常是用 object 类型存储的。...， 因为可能有时候只需要剔除全部是缺失值的行或列， 或者绝大多数是缺失值的行或列。
花式填充数据 数据清理的很关键的一种就是数据填充，下面我们就要针对不同的列进行填充，文中用的填充思路可能不是最佳的，但是目的是为了展示不同的填充方法的实现形式。...NaT（没有笔误，不是NaN）。...对于同一列，我们用不同的时间格式多次转换，最后求交集。或者你可以对每一行的数据进行分别判断，但是这个循环次数可能会比较多，我预测效率不是很高。...总结 本文中主要介绍了数据清理尤其是填充相关的技巧。你可以填充一个具体的值，空值，统计值或者是根据其他的列进行推断。...我们没有对该数据进行EDA处理，但是在数据清理的过程中，我们还是对该病程有了一点更多的了解： 比如病人潜伏期在4天到10天比较多，病人出现症状后一般3天左右去医院，症状最多的是发烧，等等。
1）处理pandas的缺失值（NA or NaN） 使用reindex，我们创建了一个缺失值的DataFrame。 在输出中,NaN表示不是数字。..."" 3）清除/填充缺失值 pandas提供了fillna()函数中的几种方式来填充缺少数据。...正向填充和前向填充： 对每一条数据的缺失值，填充其上下条数据的值。...，还有其他的填充方式，比如说填充众数，对每一列的缺失值，填充当列的众数。...但可能存在某列缺失值过多，众数为nan的情况，因此可以将每列nan值删除掉，对之后的数据取众数。
], name='Squares') 现在，让我们打电话给系列，这样我们就可以看到pandas的作用： s 我们将看到以下输出，左列中的索引，右列中的数据值。...3270 dtype: int64 请注意，在最后一个示例中，使用索引名称进行切片时，这两个参数是包容性的而不是独占的。...在我们的示例中，这两个系列都具有相同的索引标签，但如果您使用具有不同标签的Series，则会标记缺失值NaN。 这是以我们可以包含列标签的方式构造的，我们将其声明为Series'变量的键。...在pandas中，这被称为NA数据并被渲染为NaN。 我们使用DataFrame.dropna()函数去了下降遗漏值，使用DataFrame.fillna()函数填补缺失值。...，而不是像我们的值NaN一样，我们现在已经用0填充了这些空格。
# 是否为小写 s.str.isdigit # 是否为数字 对齐 # 居中对齐，宽度为8，其余用’*’填充 s.str.center(, fillchar='*') # 左对齐，宽度为8，其余用’*...，如果为None不设置，就会自动把当前序列拼接为一个字符串 sep: 拼接用的分隔符 na_rep: 默认不对空值处理，这里设置空值的替换字符。...find 参数很简单，直接输入要查询的字符串即可，返回在原字符串中的位置，没查询到结果返回-1。...NaN 5 amei@qq.com 4.0 上面示例返回@在email变量中的位置。...re中的标识，比如re.IGNORECASE na: 对缺失值填充 regex: 是否支持正则，默认True支持 df.Email.str.contains('jordon|com',na='*') -
数据科学就是关于数据的。它是任何数据科学或机器学习项目的关键。在大多数情况下，当我们从不同的资源收集数据或从某处下载数据时，几乎有95%的可能性我们的数据中包含缺失的值。...在更大的情况下，比如为人口、疾病、事故死亡者准备数据，纳税人记录通常人们会犹豫是否记下信息，并隐藏真实的数字。即使您从第三方资源下载数据，仍然有可能由于下载时文件损坏而丢失值。...2、随机样本估算 在这种技术中，我们用dataframe中的随机样本替换所有nan值。它被用来输入数值数据。我们使用sample()对数据进行采样。在这里，我们首先取一个数据样本来填充NaN值。...3、用新特性获取NAN值 这种技术在数据不是完全随机丢失的情况下最有效。在这里，我们在数据集中添加一个新列，并将所有NaN值替换为1。...6、频繁类别归责 该技术用于填充分类数据中的缺失值。在这里，我们用最常见的标签替换NaN值。首先，我们找到最常见的标签，然后用它替换NaN。
所有数据和代码可在我的GitHub获取： https://github.com/xiaoyusmd/PythonDataScience 一、缺失值类型 在pandas中，缺失数据显示为NaN。...因为nan在Numpy中的类型是浮点，因此整型列会转为浮点；而字符型由于无法转化为浮点型，只能归并为object类型（'O'），原来是浮点型的则类型不变。...pd.NA的目标是提供一个缺失值指示器，可以在各种数据类型中一致使用(而不是np.nan、None或者NaT分情况使用)。...除了用前后值来填充，也可以用整个列的均值来填充，比如对D列的其它非缺失值的平均值8来填充缺失值。...: float64 cumsum累加会忽略NA，但值会保留在列中，可以使用skipna=False跳过有缺失值的计算并返回缺失值。
本次来介绍关于缺失值数据处理的几个常用方法。 一、缺失值类型 在pandas中，缺失数据显示为NaN。缺失值有3种表示方法，np.nan，none，pd.NA。...因为nan在Numpy中的类型是浮点，因此整型列会转为浮点；而字符型由于无法转化为浮点型，只能归并为object类型（'O'），原来是浮点型的则类型不变。...pd.NA的目标是提供一个缺失值指示器，可以在各种数据类型中一致使用(而不是np.nan、None或者NaT分情况使用)。...除了用前后值来填充，也可以用整个列的均值来填充，比如对D列的其它非缺失值的平均值8来填充缺失值。...: float64 cumsum累加会忽略NA，但值会保留在列中，可以使用skipna=False跳过有缺失值的计算并返回缺失值。
参考链接： 在没有库的Python中查找均值，中位数，众数 文章目录 缺失值的处理准备数据1 sklearn填充（1）使用均值进行填补（连续型特征）（2）使用中位数、0进行填补（连续型特征）（3）使用众数进行填补...填补 4 其他（删除包含缺失行/列，用前/后一行，前后均值替换等） 在进行缺失值填充之前，要先对缺失的变量进行业务上的了解，即变量的含义、获取方式、计算逻辑，以便知道该变量为什么会出现缺失值、缺失值代表什么含义...）输入“constant”表示请参考参数“fill_value”中的值（对数值型和字符型特征都可用）fill_value当参数strategy为“constant”的时候可用，可输入字符串或数字表示要填充的值...填补一个特征时，先将其他特征的缺失值用0代替，每完成一次回归预测，就将预测值放到原本的特征矩阵中，再继续填补下一个特征。...([df.drop(df.columns[i],axis=1),pd.DataFrame(y_full)],axis=1) #在新特征矩阵中，对含有缺失值的列，进行0的填补 ，没循环一次，用0填充的列越来越少
去除 NaN 值 在Pandas的各类数据Series和DataFrame里字段值为NaN的为缺失数据，不代表0而是说没有赋值数据，类似于python中的None值。...数据的缺失有很多原因，缺失不是错误、无效，需要对缺失的数据进行必要的技术处理，以便后续的计算、统计。 可以通过numpy 模块的 nan 得到NaN 值。...填充NaN 值 一般情况下直接将NaN删除或许并不是最好的选择因此可以通过将NaN值进行填充。...fillna() fillna 方法可以将df 中的nan 值按需求填充成某值 # 将NaN值用0填充 df.fillna(0,inplace = True) # inplace 指明在原对象上直接修改...复杂的 使用向前 或 向后 填充数据，依旧使用fillna 方法，所谓向前 是指 取出现NaN值的前一列或前一行的数据来填充NaN值，向后同理 # 在df 的e 这一列上操作，默认下按行操作，向前填充数据
='any',subset=['toy'])# 去除toy列中含有缺失值的行 test1.dropna(inplace=True)# 在这个变量名中直接保存结果 在实际应用中，第2步和第3步的操作通常协同进行...代码如下： test1 = test1.fillna(test1.mean())# 用均值填充缺失值 test1 = test1.fillna(test1.median())# 用中位数填充缺失值 test1...有时数据本身可能并不是在缺失值位置上留空，而是用0对空缺位置进行填充，根据对数据的理解我们也可以分辨出是否需要对0值数据进行统计和转换。...数据值含有“非法”字符 字段中的值通常是有范围的，有些字符不适合出现在某些字段中，比如： 身份证号必须是数字+字母。 中国人姓名只能为汉字（李A、张C这种情况是少数）。 出现在头、尾、中间的空格。...比如跨表关联失败，是因为多个空格导致关键字段进行交集运算时认为“刘翔”和“刘 翔”不是一个人；统计值不全，是因为数字里掺个字母在之后求和时发生问题；模型输出失败或效果不好，是因为数据对错列了，把日期和年龄混了等
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