我试图用多个条件替换我的数据帧中的NaN值？

在处理数据分析和机器学习任务时，经常会遇到数据中存在缺失值（NaN）的情况。为了保证数据的完整性和准确性，我们需要对这些缺失值进行处理。下面是一种常见的方法，可以用多个条件替换数据帧中的NaN值：

使用fillna()函数：fillna()函数是pandas库中的一个方法，可以用指定的值或方法来填充缺失值。例如，可以使用均值、中位数、众数等来填充缺失值。
使用条件语句：可以使用条件语句来根据不同的条件替换NaN值。例如，可以使用if-else语句来判断某一列的值是否为NaN，然后根据条件进行替换。
使用插值方法：可以使用插值方法来根据已有的数据点推断缺失值。常见的插值方法有线性插值、多项式插值、样条插值等。
使用机器学习模型：可以使用机器学习模型来预测缺失值。例如，可以使用回归模型来预测数值型数据的缺失值，使用分类模型来预测分类型数据的缺失值。
删除包含NaN值的行或列：如果缺失值较多或对分析结果影响较小，可以选择删除包含NaN值的行或列。

需要根据具体的数据和任务需求选择合适的方法来处理缺失值。在实际应用中，可以根据数据的特点和分析目的来选择合适的方法。

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Q：在工作表中有一些数据，如下图1所示，我想要获取“参数3”等于“A”、”参数4“等于”C1“对应的”参数5”中的最大值，能够使用公式解决吗？ ? 图1 A：这种情况用公式很容易解决。...我们看看公式中的： (参数3=D13)*(参数4=E13) 将D2:D12中的值与D13中的值比较： {"A";"B";"A";"B";"A";"A";"B";"A";"B";"A";"A"}=”A”...得到： {TRUE;FALSE;TRUE;FALSE;TRUE;TRUE;FALSE;TRUE;FALSE;TRUE;TRUE} 将E2:E12中的值与E13中的值比较： {"C1";"C2";"C1"...代表同一行的列D和列E中包含“A”和“C1”。...D和列E中包含“A”和“C1”对应的列F中的值和0组成的数组，取其最大值就是想要的结果： 0.545 本例可以扩展到更多的条件。

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Excel应用实践08：从主表中将满足条件的数据分别复制到其他多个工作表中

如下图1所示的工作表，在主工作表MASTER中存放着从数据库下载的全部数据。...现在，要根据列E中的数据将前12列的数据分别复制到其他工作表中，其中，列E中数据开头两位数字是61的单元格所在行前12列数据复制到工作表61中，开头数字是62的单元格所在行前12列数据复制到工作表62中...5列符合条件的数据存储到相应的数组中 For i = 2 To UBound(x, 1) Select Case Left(x(i, 5), 2) Case..., 64, "已完成" End Sub 运行代码后，工作表61中的数据如下图2所示。 ? 图2 代码并不难，很实用！在代码中，我已经给出了一些注释，有助于对代码的理解。...个人觉得，这段代码的优点在于：将数据存储在数组中，并从数组中取出相应的数据。将数组数据直接输入到工作表单元格，提高了代码的简洁性和效率。将代码适当修改，可以方便地实现类似的需求。

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大家好，我是皮皮。...# data = data.drop_duplicates('name', inplace=False) print(data) 顺利地解决了粉丝的问题。...下面是他自己整理出来的，也一起分享给大家了。和上面的代码没太大区别，只是省去了参数名，硬要说就是默认参数省了和没省的区别。...data.sort_values(by='age', ascending=False).drop_duplicates('name', inplace=False) print(data) 三、总结大家好，我是皮皮...这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

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jpa : criteria 作排除过滤、条件中除去查出的部分数据、JPA 一个参数可查询多个字段

PS ： mybatis 中也有对于 criteria 的使用，见另一文章：mybatis ：Criteria 查询、条件过滤用法 1. 业务场景： (1) ....按业务条件查到所有数据后，要过滤掉其中 “当前领导自己填报的但不由自己审批的数据” ，本来我一直在想是不是会有和 sql 中类似于 except 效果的实现，就一直想找这个方法，但没有点出这个方法来，...在微信端要求在一个输入框中实现多种类型数据查询。可输入“姓名、项目名称、工作任务、工作类型” 中的任意一种，并作相应条件过滤。...这种只给一个参数却可能代表多种类型数据的实现如下： Predicate p = cb.or(cb.like(root.get("employeeName"), "%" + search + "%"...list.add(p); } // 去掉当前领导自己填报的但不由自己审批的数据

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numpy和pandas库实战——批量得到文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最值

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介绍一种更优雅的数据预处理方法！

在本文中，我们将重点讨论一个将「多个预处理操作」组织成「单个操作」的特定函数：pipe。在本文中，我将通过示例方式来展示如何使用它，让我们从数据创建数据帧开始吧。...}) df 上述数据中 NaN 表示的缺失值，id 列包含重复的值，B 列中的 112 似乎是一个异常值。...: val = df[col].mean() df[col].fillna(val, inplace=True) return df 我喜欢用列的平均值替换数字列中缺少的值...：需要一个数据帧和一列列表对于列表中的每一列，它计算平均值和标准偏差计算标准差，并使用下限平均值删除下限和上限定义的范围之外的值与前面的函数一样，你可以选择自己的检测异常值的方法。...但是，管道函数提供了一种结构化和有组织的方式，可以将多个功能组合到单个操作中。根据原始数据和任务，预处理可能包括更多步骤。可以根据需要在管道函数中添加任意数量的步骤。

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Pandas教程

默认情况下，它只计算数值数据的主统计信息。结果用pandas数据帧表示。 data.describe() ? b）添加其他非标准值，例如“方差”。...e）从多个列中选择多行。 data.loc[[7,28,39], ['Name', 'Age', 'Sex','Survived']] ? f）在某些条件下使用loc选择特定值。...a）（删除nan值）。 data.isnull().values.any()是否有丢失的数据？ True 如果没有将其分配到(新)变量中，则应该指定inplace=True，以便更改能生效。...data.dropna(axis=0, inplace=True) #从行中删除nan data.isnull().values.any() #是否有丢失的数据？...创建新的数据帧，复制数据，以保持原始数据的完整性。

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pandas与SQL的查询语句对比

在pandas的官方文档中对常用的SQL查询语句与pandas的查询语句进行了对比，这里以 @猴子社群里面的朝阳医院数据为例进行演示，顺便求第四关门票，整体数据结构如下： import pandas...236704 感康 3 25.2 22.50 80 2016-01-27 星期三 11487628 236704 感康 3 25.2 22.50 类似于SQL中的...GROUP BY 在Pandas中可以使用groupby()函数实现类似于SQL中的GROUP BY功能，groupby()能将数据集按某一条件分为多个组，然后对其进行某种函数运算（通常是聚合运算）。...3 dtype: int64 这里也可以使用count()，与size()不同的是，count会统计各列的非NaN项数量 df.groupby('商品名称').count().head...同样也可以按照多个条件进行GROUPBY SQL: SELECT 商品名称,销售数量,COUNT(*),AVG(应收金额) FROM cyyy GROUP BY 商品名称,销售数量 PANDAS: df.groupby

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Python 数据科学入门教程：Pandas

我倾向于将数据库数据直接倒入 Pandas 数据帧中，执行我想要执行的操作，然后将数据显示在图表中，或者以某种方式提供数据。最后，如果我们想重新命名其中一列，该怎么办？...每个数据帧都有日期和值列。这个日期列在所有数据帧中重复出现，但实际上它们应该全部共用一个，实际上几乎减半了我们的总列数。在组合数据帧时，你可能会考虑相当多的目标。...我认为我们最好坚持使用月度数据，但重新采样绝对值得在任何 Pandas 教程中涵盖。现在，你可能想知道，为什么我们为重采样创建了一个新的数据帧，而不是将其添加到现有的数据帧中。...完全从数据中删除。这意味着放弃整行数据。向前或向后填充 - 这意味着只是采用之前或之后的值填充。将其替换为静态的东西 - 例如，用-9999替换所有的NaN数据。...在本教程中，我们将讨论各种滚动统计量在我们的数据帧中的应用。其中较受欢迎的滚动统计量是移动均值。这需要一个移动的时间窗口，并计算该时间段的均值作为当前值。在我们的情况下，我们有月度数据。

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python中fillna_python – 使用groupby的Pandas fillna

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。我试图使用具有相似列值的行来估算值....例如,我有这个数据帧 one | two | three 1 1 10 1 1 nan 1 1 nan 1 2 nan 1 2 20 1 2 nan 1 3 nan 1 3 nan 我想使用列[‘one...’]和[‘two’]的键,这是相似的,如果列[‘three’]不完全是nan,那么从列中的值为一行类似键的现有值’3′] 这是我的愿望结果 one | two | three 1 1 10 1 1 10...1 1 10 1 2 20 1 2 20 1 2 20 1 3 nan 1 3 nan 您可以看到键1和3不包含任何值,因为现有值不存在....7 1 3 NaN 但是如果每组多个值并且需要用一些常数替换NaN – 例如按组表示： print (df) one two three 0 1 1 10.0 1 1 1 40.0 2 1 1 NaN

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精通 Pandas：1~5

默认行为是为未对齐的序列结构生成索引的并集。这是可取的，因为信息可以保留而不是丢失。在本书的下一章中，我们将处理 Pandas 中缺失的值。数据帧数据帧是一个二维标签数组。...使用ndarrays/列表字典在这里，我们从列表的字典中创建一个数据帧结构。键将成为数据帧结构中的列标签，列表中的数据将成为列值。注意如何使用np.range(n)生成行标签索引。...，将NaN值替换为原始组中的组均值，会使该组均值在转换后的数据中保持不变。...请注意，对于前两行，后两列的值为NaN，因为第一个数据帧仅包含前三列。...由于并非所有列都存在于两个数据帧中，因此对于不属于交集的数据帧中的每一行，来自另一个数据帧的列均为NaN。

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精选23个Pandas常用函数

NaN 4 K4 A4 NaN NaN 5 K5 A5 NaN NaN kurt函数查找数据的峰度值 df9 = pd.DataFrame({ "A":[12, 4, 5, 44, 1],...4 K4 A4 NaN 5 K5 A5 NaN nunique函数用于统计数据的唯一值 df10 = pd.DataFrame({ "sid":list("acbdefg"), "...value_counts() 华为 1 苹果 1 三星 1 一加 1 小米 1 Name: phones, dtype: int64 where函数用于查找Series或者DataFrame中满足某个条件的数据...w.where(w>3) 0 NaN 1 NaN 2 NaN 3 NaN 4 4.0 5 5.0 6 6.0 dtype: float64 # 不满足条件的用...8代替 w.where(w > 1, 8) 0 8 1 8 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 dtype: int64 xs函数该函数是用于多层级索引中用于获取指定索引处的值

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np.nan_to_num

numpy.nan_to_num(x, copy=True, nan=0.0, posinf=None, neginf=None)描述使用0代替数组x中的nan元素，使用有限的数字代替inf元素(默认行为...) 或者用户使用nan、posinf和neginf关键字来定义数字参数 x : scalar or array_like 输入数据 copy : bool, optional if True,则创建...x的副本 if False,则在原对象上替换 nan : int, float, optional 用于填充NaN值的值。...如果未传递任何值，则NaN值将替换为0.0 posinf : int, float, optional 用于填充正无穷大值的值。...如果未传递任何值，则正无穷大值将被替换为非常大的数字 neginf : int, float, optional 用于填充负无穷大值的值。

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数据科学和人工智能技术笔记十九、数据整理（下）

现在，我们将创建一个“宽的”数据帧，其中行数按患者编号，列按观测编号，单元格值为得分值。...1st Piger 3 70 67 140 210 10 Scouts 2nd Riani 2 62 60 124 186 11 Scouts 2nd Ali 3 70 67 140 210 将外部值映射为数据帧的值...24 — — — — — 2 Tina Ali 36 31 — — — — — 3 Jake Milner 24 2 — — — — — 4 Amy Cooze 73 3 — — — — — 重命名多个数据帧的列名...5 df[(df['score'] > 1) & (df['score'] < 5)] name score 1 B 2 2 C 3 3 D 4 根据条件选择数据帧的行 # 导入模块 import...101 数据帧就像 R 的数据帧。

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视频解码线程video_thread解析！

前言：大家好，我是小涂，这周继续给大家分享ffplay播放器源码解析，上次分析完了read_thread这个线程，今天我接着分析一下之前没有介绍完的视频解码线程video_thread。...()实现 4、计算帧持续时间和换算pts值为秒 5、将解码后的视频帧插⼊队列，具体调⽤queue_picture()实现 6、释放frame对应的数据下面我们来解析上面的get_video_frame...分析获取到的该帧是否要drop掉, 该机制的目的是在放入帧队列前先drop掉过时的视频帧 double dpts = NAN; if (frame->pts !...2、分析如果获取到帧是否需要drop掉（逻辑就是如果刚解出来就落后主时钟，那就没有必要放⼊Frame队列，再拿去播放，但是也是有⼀定的条件的，这个条件处理主要在if(goto_picture)条件里面处理...()设置到video clk的serial 5、is->videoq.nb_packets：⾄少packetqueue有1个包这里我说一下第4点的这个视频播放序列，通过调试当前这两个值是不同的：视频时钟的

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python数据处理 tips

df.head()将显示数据帧的前5行，使用此函数可以快速浏览数据集。删除未使用的列根据我们的样本，有一个无效/空的Unnamed:13列我们不需要。我们可以使用下面的函数删除它。...inplace=True将直接对数据帧本身执行操作，默认情况下，它将创建另一个副本，你必须再次将其分配给数据帧，如df = df.drop(columns="Unnamed: 13")。...注意：请确保映射中包含默认值male和female，否则在执行映射后它将变为nan。处理空数据 ? 此列中缺少3个值：-、na和NaN。pandas不承认-和na为空。...解决方案1：删除样本（行）/特征（列）如果我们确信丢失的数据是无用的，或者丢失的数据只是数据的一小部分，那么我们可以删除包含丢失值的行。在统计学中，这种方法称为删除，它是一种处理缺失数据的方法。...现在你已经学会了如何用pandas清理Python中的数据。我希望这篇文章对你有用。如果我有任何错误或打字错误，请给我留言。

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