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...2.采用前项填充或后项填充,用一个观测值填充 df.fillna(method='ffill') ?...用后一个观测值填充--这样会导致最后边的无法填充Nan df.fillna(method='bfill') ?...3.使用常量填充不同的列 df.fillna({'x1':1,'x2':2,'x3':3}) ?...使用填充法时，相对于常数填充或者前项、后项填充，使用各列众数，均值或中位数填充要更加合理些，这也是工作中常用的一个快捷手段。
这是 pandas 快速上手系列的第 6 篇文章，本篇详细介绍了pandas.fillna() 填充缺失值（NaN）的各种妙招，包括用常数值填充缺失值、用前一个值或后一个值填充、用列的均值、不同列使用不同值填充等方法...1 2.0 2.0 2 NaN 3.0 3 4.0 NaN 基本用法 用一个常数值填充缺失值, 用一个固定值替换 NaN df_filled = df.fillna(0) print(df_filled...) A B 0 1.0 0.0 1 2.0 2.0 2 0.0 3.0 3 4.0 0.0 用前一个值填充缺失值，则第一行的 NaN 会被跳过填充，设置 method=...'ffill' In [44]: # 用前一个值填充缺失值 ...: df_filled = df.fillna(method='ffill') ...: print(df_filled...A 列空值用0填充，B 列的空值用 1 填充 In [49]: df.fillna({'A': 0, 'B': 1}) Out[49]: A B 0 1.0 1.0 1 2.0
’, ‘ffill’,‘backfill’, ‘bfill’, None}, default None pad/ffill：用前一个非缺失值去填充该缺失值 backfill/bfill：用下一个非缺失值填充该缺失值...NaN 2.0 2 NaN NaN NaN 3 8.0 8.0 NaN 2.1.2 用字典填充 第key列的NaN用key对应的value值填充 df1.fillna({ 0:...print ("-------------------------") print (df1) 运行结果： 在这里插入代码片 2.3 使用method参数 1.method = 'ffill'/'pad'：用前一个非缺失值去填充该缺失值...5.0 7.0 2 6 3 1 5.0 7.0 3 5 4 9 5.0 7.0 4 6 5 4 6.0 9.0 2.method = ‘bflii’/‘backfill’：用下一个非缺失值填充该缺失值...3.0 1 4 6 4 5.0 2.0 2 4 9 2 5.0 5.0 3 9 7 3 5.0 5.0 4 6 1 3 5.0 5.0 2.4 使用limit参数 用下一个非缺失值填充该缺失值且每列只填充
1、删除含有缺失值的行和列 df.dropna( axis=0, # 0: 对行进行操作; 1: 对列进行操作 how='any' # 'any': 只要存在 NaN 就 drop 掉...通常情况下，也许你会选择用一些特殊值来填充缺失值。下面介绍使用pandas的fillna方法来填充缺失数据。...7.0 ''' #用0填充所有的缺失数据 print(data.fillna(0)) ''' 0 1 2 0 1 2.0 2.0...0 1 2 0 1 2.0 2.0 1 3 1.0 6.0 2 3 7.0 2.0 3 5 1.0 7.0 ''' 3、前向填充和后向填充...6.0 2 3 7.0 NaN 3 5 NaN 7.0 ''' #前向填充，使用默认是上一行的值,设置axis=1可以使用列进行填充 print(
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...，即取e列中最近的一个不为NaN值来填充接下去的NaN值 df["e"].fillna(method = 'ffill',inplace=True) # 原理同上，只是取e列中最近的一个不为NaN值并且它的上一个数值是...["gake"].fillna(method = 'bfill',inplace=True, axis = 0) # 对整个df 正常，按列操作，取最先出现NaN值的前一列数值，用来填充接下去出现NaN...值的全部列 df.fillna(method = 'ffill',inplace=True, axis = 1) 也可以通过重新赋值的赋值来填充NaN值，即将一个series 赋值给df 的某一列 来达到删除
所以在进行数据分析前，我们必须对数据进行清洗。需要考虑数据是否需要修改、如何修改调整才能适用于之后的计算和分析等。 数据清洗也是一个迭代的过程，实际项目中可能需要不止一次地执行这些清洗操作。...)占用，可以先读取，获取 行和列，如果没有头标签，再设置names标签 其他参数： 文件读取部分数据 skiprows=2 跳过前2行 skiprows=[2] 跳过下标为2的那一行 下标从0...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',' ?']
axis属性值 这里的dropna只填写了【axis】一个参数，其中0的值代表行，1的值代表列。...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被指定，对于连续的空值，这段连续区域，最多填充前，limit 个空值（如果存在多段连续区域，每段最多填充前 limit 个空值）。...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。
代码案例import pandas as pdimport numpy as np# 创建一个包含缺失值的DataFramedata = { 'A': [1, 2, np.nan, 4],...- `axis=1`：删除包含缺失值的列。- `how='any'`：只要有一个缺失值就删除（默认）。- `how='all'`：只有当所有值都是缺失值时才删除。...，可以通过以下几种方式实现：fillna()：用指定的值或方法填充缺失值。...- `value`：用指定的值填充缺失值。- `method='ffill'`：用前一个非缺失值填充（前向填充）。- `method='bfill'`：用后一个非缺失值填充（后向填充）。...代码案例# 用指定的值填充缺失值df_fill_value = df.fillna(0)print(df_fill_value)# 前向填充df_ffill = df.fillna(method='ffill
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...False, limit=None, downcast=None, **kwargs) value: scalar, dict, Series, or DataFrame dict 可以指定每一行或列用什么值填充...method： {‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, default None 在列上操作 ffill / pad: 使用前一个值来填充缺失值...backfill / bfill :使用后一个值来填充缺失值 limit 填充的缺失值个数限制。...5 3 0.0 3.0 0.0 4 # 使用后边或前边的值填充缺失值 >>> df.fillna(method='ffill') A B C D 0 NaN 2.0 NaN 0 1 3.0 4.0 NaN
对于自定义缺失值，不能用isnull()等三个函数来判断，不过可以用isin()函数来判断。找到这些值后，将其替换成np.nan，数据就只有空值一种缺失值了。...有 ffill，pad，bfill，backfill 四种填充方式可以使用，ffill 和 pad 表示用缺失值的前一个值填充，如果axis=0，则用空值上一行的值填充，如果axis=1，则用空值左边的值填充...bfill 和 backfill 表示用缺失值的后一个值填充，axis的用法以及找不到填充值的情况同 ffill 和 pad 。...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。...pad(axis=0, inplace=False, limit=None): 用缺失值的前一个值填充。 ffill(): 同pad()。 bfill(): 用缺失值的后一个值填充。
日期调整前（为求简便这里用已经剔除分秒，剔除的办法后面在格式一致化的空格分割再详细说） #数据类型转换:字符串转换为日期 #errors='coerce' 如果原始数据不符合日期的格式，转换后的值为空值...axis＝1表示逢空值去掉整列 # 'any'如果一行（或一列）里任何一个数据有任何出现Nan就去掉整行， ‘all’一行（或列）每一个数据都是Nan才去掉这整行 DataDF.dropna(how...2、填充缺失内容：某些缺失值可以进行填充，方法有以下四种： 1) 以业务知识或经验推测（默认值）填充缺失值 2) 以同一指标的计算结果（均值、中位数、众数等）填充缺失值 3) 用相邻值填充缺失值 4).../pandas.DataFrame.fillna.html#pandas.DataFrame.fillna 1) 用默认值填充－ df.fillna(' ') 我们应该去掉那些不友好的 NaN 值。...，用前面相邻的值向后填充，也可以用后面相邻的值向前填充。
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。...用标量填充（固定值填充）： # 清洁，填充缺失数据 df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 3), index=['a', 'c', 'e'],columns=['one...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。
0.摘要 pandas中fillna()方法，能够使用指定的方法填充NA/NaN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。 axis：轴。...如果method被指定，对于连续的空值，这段连续区域，最多填充前 limit 个空值（如果存在多段连续区域，每段最多填充前 limit 个空值）。...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。...a[6,0] = 100.0 d = pd.DataFrame(data=a) print(d) # 用0填补空值 print(d.fillna(value=0)) # 用前一行的值填补空值 print
好多数据集都含缺失数据，缺失数据有多重表现形式 数据库中，缺失数据表示为NULL 在某些编程语言中用NA表示 缺失值也可能是空字符串（’’）或数值 在Pandas中使用NaN表示缺失值； NaN简介 Pandas...中的NaN值来自NumPy库，NumPy中缺失值有几种表示形式：NaN，NAN，nan，他们都一样 缺失值和其它类型的数据不同，它毫无意义，NaN不等于0，也不等于空串 print(pd.isnull(...填充缺失值 titanic_train['Age'].isnull().sum() # 177 titanic_train['Age'].fillna(0).isnull().sum() # 用0来填充...时序数据的缺失值填充 city_day.fillna(method='bfill')['Xylene'][50:64] # bfill表示使用后一个非空值进行填充 # 使用前一个非空值填充：df.fillna..., 可以将DataFrame的行/列数据传递给自定义函数处理 apply函数类似于编写一个for循环, 遍历行/列的每一个元素,但比使用for循环效率高很多 import pandas
缺失值有3种表示方法，np.nan，none，pd.NA。 1、np.nan 缺失值有个特点（坑），它不等于任何值，连自己都不相等。如果用nan和任何其它值比较都会返回nan。...三、缺失值统计 1、列缺失 一般我们会对一个dataframe的列进行缺失统计，查看每个列有多少缺失，如果缺失率过高再进行删除或者插值等操作。...[:,df.isnull().any()] >> B D 0 b1 5.0 1 None NaN 2 b2 9.0 3 b3 10.0 如果要查询没有缺失值的行和列，可以对表达式用取反~操作： df.loc...df.ffill() >> A B C D 0 a1 b1 1 5.0 1 a1 b1 2 5.0 2 a2 b2 3 9.0 3 a3 b3 4 10.0 原缺失值都会按照前一个值来填充(B列1行，...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。
1、np.nan 缺失值有个特点（坑），它不等于任何值，连自己都不相等。如果用nan和任何其它值比较都会返回nan。...三、缺失值统计 1、列缺失 一般我们会对一个dataframe的列进行缺失统计，查看每个列有多少缺失，如果缺失率过高再进行删除或者插值等操作。...[:,df.isnull().any()] >> B D 0 b1 5.0 1 None NaN 2 b2 9.0 3 b3 10.0 如果要查询没有缺失值的行和列，可以对表达式用取反~操作： df.loc...df.ffill() >> A B C D 0 a1 b1 1 5.0 1 a1 b1 2 5.0 2 a2 b2 3 9.0 3 a3 b3 4 10.0 原缺失值都会按照前一个值来填充(B列1行，...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。
只计算所有非空的值，对所有空加权到非空值的计算上，上例中，我们看到一个有3维，只有第二维全部非空，将第一维和第三维的计算加到第二维上，所有需要乘以3。...带有空值的样本 最相近的样本1 最相近的样本2 填充之后的值 [1, 2, np.nan] [3, 4, 3]; 3.46 [np.nan, 6, 5]; 6.93 [1, 2, 4] [np.nan,...现在我们知道，该原始数据有300行，28列，并且存在NaN值待处理，其中数据的第23列表示是否病变，1为yes，2为no。...第四步，处理空值，进行数值填充。...是指数据通过管道中的每一个节点，结果除了之后，继续流向下游。 对于我们这个例子，数据是有空值，我们会有一个KNNImputer节点用来填充空值，之后继续流向下一个kNN分类节点，最后输出模型。 ?
fillna会返回一个新的DataFrame，其中所有的Nan值会被替换成我们指定的值。...df3.fillna(3, inplace=True) 除了填充具体的值以外，我们也可以和一些计算结合起来算出来应该填充的值。比如说我们可以计算出某一列的均值、最大值、最小值等各种计算来填充。...除了可以计算出均值、最大最小值等各种值来进行填充之外，还可以指定使用缺失值的前一行或者是后一行的值来填充。...实现这个功能需要用到method这个参数，它有两个接收值，ffill表示用前一行的值来进行填充，bfill表示使用后一行的值填充。 ?...我们可以看到，当我们使用ffill填充的时候，对于第一行的数据来说由于它没有前一行了，所以它的Nan会被保留。同样当我们使用bfill的时候，最后一行也无法填充。
常用数据类型 Series 一维，带标签数组 DataFrame 二维，Series容器 取值 取行： （1）df[:20] 前20行 （2）df[:20]['列索引名'] 取指定列对应的前...NaN的行 t.dropna(axis=0, how='all', inplace=True) how的值为all时，某行全为NaN时才删除，为any时存在NaN则删除整行 inplace为True时，...t.fillna(值) 将NaN填充为指定的值，常填充均值等，如t.fillna(t.mean()) 会将NaN对应列的均值进行填充 t['列索引名'] = t['列索引名'].fillna(t['列索引名...'].mean()) 只将指定索引对应的列中NaN对应的值进行填充均值 合并 join() 按行合并 df1.join(df2) merge()按列合并 df1.merge(df2, on='操作的列名...分组： gd = groupby(by='分组字段') 返回类型是可遍历的DataFrameGroupBy类型，遍历后每一个元素为一个元组， 聚合：gd.count() 索引和符合索引 函数 df.index
，这时候缺失值就可以看作是一种特殊的特征值；- 不存在：有些特征属性根本就是不存在的，比如一个未婚者的配偶名字就没法填写，再如一个孩子的收入状况也无法填写；总而言之，对于造成缺失值的原因，我们需要明确...数据缺失的类型 在对缺失数据进行处理前，了解数据缺失的机制和形式是十分必要的。将数据集中不含缺失值的变量称为完全变量，数据集中含有缺失值的变量称为不完全变量。...# 去掉缺失比例大于80%以上的变量 data=data.dropna(thresh=len(data)*0.2, axis=1) 方式2：常量填充 在进行缺失值填充之前，我们要先对缺失的变量进行业务上的了解...全局常量填充：可以用0，均值、中位数、众数等填充。...df['c'] = df['c'].interpolate() # 用前面的值替换, 当第一行有缺失值时，该行利用向前替换无值可取，仍缺失 df.fillna(method='pad') # 用后面的值替换
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