对于数据框列，如何将所有非正规值替换为“NaN”

对于数据框列，可以使用以下步骤将所有非正规值替换为"NaN"：

首先，导入所需的库和数据框。常用的库包括pandas和numpy。

import pandas as pd
import numpy as np

读取数据框。假设数据框的名称为df。

df = pd.read_csv("data.csv")

使用pandas的replace()函数将非正规值替换为"NaN"。非正规值可以是空字符串、缺失值、特殊字符等。

df.replace(['', 'NA', 'null', 'N/A', 'NaN', 'None'], np.nan, inplace=True)

如果需要将所有非正规值替换为"NaN"，可以使用正则表达式。

df.replace(r'^\s*$', np.nan, regex=True, inplace=True)

最后，可以使用isnull()函数检查替换是否成功。

print(df.isnull().sum())

这样，所有非正规值都将被替换为"NaN"。这种处理方式适用于数据清洗、数据预处理等场景。

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数据框的长宽转换对于熟悉R语言的朋友而言，应该不会陌生。使用ggplot2画图时，最常用的数据处理就是长宽转换了。...A 0.958544 B 0.085568 G3 A 0.041538 B 0.910649 G4 A 0.230912 B 0.500152 dtype: float64 用法很简单，将所有的列标签转换为行标签...，将对应的值转换为新的数据框中的某一列，从而实现了数据框由宽到长的转换。...对于列标签为multiindex的情况，还可以通过level和dropna两个参数来控制其转换的行为。...不同之处，在于转换后的列标签不是以index的形式出现，而是作为数据框中的variable列。

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同时，数据框中增加两个缺失值数据。...判断缺失值 # 查看哪些值缺失 nan_all = df.isnull() # 获得所有数据框中的N值 print(nan_all) # 打印输出 # 查看哪些列缺失 nan_col1...# 打印输出 print(nan_col2) # 打印输出通过 df.null() 方法找到所有数据框中的缺失值（默认缺失值是 NaN 格式），然后使用 any() 或 all...限于篇幅，不对所有方法做展开讲解。另外，如果是直接替换为特定值的应用，也可以考虑使用Pandas的 replace 功能。...但是如果数据已经读取完毕并且不希望再重新读取，那可以使用Pandas的 replace 功能将指定的字符串（或列表）替换为 NaN。

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在实际的工作中，我们可能需要处理的是一系列的数值型数据框，如何将这个函数应用到数据框中的每一列呢？可以使用apply函数，这个非常类似于R中的apply的应用方法。...左连接中，没有Score的学生Score为NaN 缺失值处理现实生活中的数据是非常杂乱的，其中缺失值也是非常常见的，对于缺失值的存在可能会影响到后期的数据分析或挖掘工作，那么我们该如何处理这些缺失值呢...df.dropna() #该操作会删除所有有缺失值的行数据 ? df.dropna(how=’all’) #该操作仅会删除所有列均为缺失值的行数据 ?...填充数据使用一个常量来填补缺失值，可以使用fillna函数实现简单的填补工作： 1、用0填补所有缺失值 df.fillna(0) ?...很显然，在使用填充法时，相对于常数填充或前项、后项填充，使用各列的众数、均值或中位数填充要更加合理一点，这也是工作中常用的一个快捷手段。

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保留score表中的所有信息，同时将student3表的信息与之配对，能配多少配多少，对于没有配上的score,将会显示Nan stu_score3=pd.merge(student3,score,on...inplace:修改调用这对象而不产生副本 limit:（对于前向和后项填充）可以连续填充的最大数量使用一个常量来填补缺失值，可以使用fillna函数实现简单的填补工作 1.用0填补所有缺失值 df.fillna...columns:指定哪些离散的分组变量 aggfunc:指定相应的聚合函数 fill_value:使用一个常数替代缺失值，默认不替换 margins:是否进行行或列的汇总，默认不汇总 dropna:默认所有观测为缺失的列...int64 将多层次索引的序列转换为数据框的形式 s.unstack() 期中期末小张 1 2 老王 3 4 以上是对序列的多层次索引，接下来将对数据框的多层次索引,多层索引的形式类似excel...在数据框中使用多层索引，可以将整个数据集控制在二维表结构中，这对于数据重塑和基于分组的操作（如数据透视表的生成）比较有帮助。以test_data二维数据框为例，构造一个多层索引数据集。

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面对缺失值三种处理方法： option 1：去掉含有缺失值的样本（行） option 2：将含有缺失值的列（特征向量）去掉 option 3：将缺失值用某些值填充（0，平均值，中值等）对于dropna...any’ :只要有缺失值出现，就删除该行货列 how=‘all’: 所有的值都缺失，才删除行或列 thresh： axis中至少有thresh个非缺失值，否则删除比如 axis=0，thresh=10...：标识如果该行中非缺失值的数量小于10，将删除改行 subset: list 在哪些列中查看是否有缺失值 inplace: 是否在原数据上操作。...5 3 NaN 3.0 NaN 4 # 使用0代替所有的缺失值 >>> df.fillna(0) A B C D 0 0.0 2.0 0.0 0 1 3.0 4.0 0.0 1 2 0.0 0.0 0.0..."]) # option 2 将"total_bedrooms"这一列从数据中去掉 housing.drop("total_bedrooms", axis=1) # option 3 使用"total_bedrooms

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convert：指示是否应将新列转换为适当的类型（与spreadabove相同）。 extra：指示对多余列的处理。可以选择丢弃，或者合并给最后一列。...fill：可以是'right，要么在最右边的列中填充'np.nan值来填充缺失的部分，也可以在left中填充np.nan值在最左边的列中填充。...默认的maintain 将使新列行成为“NaN”值如果该行中的任何原始列单元格包含“NaN”。 ignore会在加入时将任何NaN值视为空字符串。...as_string将在加入之前将任何NaN值转换为字符串“nan“。...1 B 2.0 NaN 2 C 3.0 NaN 0 A NaN True 1 B NaN False 2 D NaN True 请注意两个数据框的index。

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例如，上面的例子，如何将列2和3转为浮点数？有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型？或者是创建DataFrame，然后通过某种方法更改每列的类型？...理想情况下，希望以动态的方式做到这一点，因为可以有数百个列，明确指定哪些列是哪种类型太麻烦。可以假定每列都包含相同类型的值。...NaN，如下所示： ?...另外pd.to_datetime和pd.to_timedelta可将数据转换为日期和时间戳。...软转换——类型自动推断版本0.21.0引入了infer_objects()方法，用于将具有对象数据类型的DataFrame的列转换为更具体的类型。

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现在可以看到出版时间是int类型的，它的值在0-2050之间。由于这个数据集是在2004年建立的，我假设2006年以后的所有年份都是无效的，保持两年的差值，以防数据集可能已被更新。...对于所有无效条目（包括0），我将它们转换为NaN，然后用剩余年份的平均值替换它们。 ?...出版商在“发布者”专栏中，我已经处理了两个NaN值，将其替换为'other'，因为在某些检查后无法推断出版商的名称。 ? 用户数据集现在我们探索用户数据集，首先检查它的大小，前几列和数据类型。...然后所有的NaN都被平均年龄取代，其数据类型被设置为int。 ? 我在这里没有对位置列进行任何处理。...请注意，评分矩阵中的大部分值都是NaN，表示评分不存在，因此数据稀疏。另外请注意，这里只考虑显式评分。由于大多数机器学习算法不能处理NaN，我们用0代替它们，表明没有评分。

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小数部分最高有效位是0的数被称为非正规（非规格化）形式，其他情况是特殊值。最终float的值 = ( − 1 ) S ∗ ( 2 E − 127 ) ∗ ( 1....任意 1 正规形式（负数） 1 0 -127 非0 0 非正规形式（负数） 1 0 -127 0 没有负0 0 0 -127 0 没有正0 0 0 -127 非0 0 非正规形式（正数） 0 1~...float f1 = (float)Math.pow(2,128);//指数>=128的，打印结果：Infinity //上面要加(float)强制转换，否则编译提示出错，详细可参考前一节：Java变量数据类型...注意不能是 0/0 //NaN表示计算错误，具体出现情况，可以参考表中 //Float.NaN或 Double.NaN 也能直接表示NaN，NaN与其他数计算结果均为NaN，除了 Math.pow(Float.NaN...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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检查缺失值对于现在的数据量，我们完全可以直接查看整个数据来检查是否存在缺失值看到有两列含有缺失值。当然如果数据集比较大的话，就需要使用data.isnull().sum()来检查缺失值 ?...或者使用data.info()来检查所有数据 ? 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。...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。 ?...所以我们可以通过使用replace函数先将其转换为NaN来处理此问题，然后根据需要，使用上面的方法处理缺失值。 ?

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drop_duplicates方法还可以按照某列去重，例如去除id列重复的所有记录： >sample.drop_duplicates('id') group id name score 0...以指定值填补 pandas数据框提供了fillna方法完成对缺失值的填补，例如对sample表的列score填补缺失值，填补方法为均值： >sample.score.fillna(sample.score.mean...，int表示将该列替换为int类型。...对于大部分的模型而言，噪声值会严重干扰模型的结果，并且使结论不真实或偏颇，如图5-9。需要在数据预处理的时候清除所以噪声值。...▲图5-11：未处理噪声时的变量直方图对pandas数据框所有列进行盖帽法转换，可以以如下写法，从直方图对比可以看出盖帽后极端值频数的变化。

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