用0而不是NaN填充合并列

在合并列时，用0而不是NaN填充可以避免数据缺失或计算错误的问题。NaN代表“不是一个数字”，是在数值计算中表示缺失数据或无法表示的结果的特殊值。而0则是一个明确的数值，可以正确进行计算和处理。

填充合并列时，使用0的优势包括：

避免数据计算错误：使用0填充可以确保合并列的计算结果正确。NaN值参与计算可能导致整个计算结果变为NaN，而使用0填充则不会影响计算结果。

这种填充方式适用于以下场景：

数值计算：当合并的列中存在缺失数据时，使用0填充可以确保计算结果的准确性。
数据展示：对于需要将合并列用于数据展示的情况，使用0填充可以使数据更加整齐、美观，并避免误导用户。

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为什么用 if(0 == x) 而不是 if(x == 0) ?

大家好，今天跟大伙分享一个编程小技巧方面的知识：标题已经给出了，为什么有的人更愿意用 if ( 0 == x）而不是 if（x == 0）？...如果你养成了把常量放在==前面的习惯，那么当你意外不小心地把代码写成了 if(0 = x) 时，编译器就会报错。...坦白讲，就算是经验老道的程序员有时也会错把==写成=，而大多数人会觉得记住倒转比记住输入两个=号更容易，所以大家就喜欢写成if ( 0 == x）了，当然这个技巧只对和常量比较的情况有用。...到这儿，有人会说这样写既难看又影响注意力，为什么不让编译器对if (x = 0 ) 报警呢？...实际上，很多编译器的确会对条件式中的赋值报警，但对比于 if(0 = x)，还是反转的时候更容易被发现识别，所以反转写法也成了大家比较提倡的了。

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强大而灵活的分组功能，在数据集上实现分-应用-合的操作，达到整合和改变数据形状的目的。时间序列的处理功能，生成 data range，移动的时间窗，时间移动和lagging等。...用指定值填充NaN值， DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace...调用pd_data.fillna()，采用标量值填充，则所有的NaN值都取为1.0， pd_data4.fillna(1) ?...再说method关键词填充效果，当method设置为 ffill时，填充效果如下所示，取上一个有效值填充到下面行，原有NaN的表格： ?...默认axis=0，即沿着行方面连接，如果axis设置为1，会沿列方向扩展，行数为两者间行数的较大者，较小的用NaN填充。 ? concatenate还可以创建带层级的索引，关于这部分暂不展开介绍。

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pandas模块(很详细归类),pd.concat(后续补充)

=纵坐标,columns=横坐标)#数据内容必须是列表或者np.array格式,尽量用np.array格式减少内存 #生成的数据列表预定俗称最好命名成df #对df的取值 2.pd.DataFrame参数表...根据axis=0或者1按照横坐标或者纵坐标进行排序 7.df.sort_values('按照的对象名称') 按照值进行排序,默认是竖着排序,也可以通过设置axis=0或者1进行修改,默认升序 8.df...里的值按行取行取单行:用切片进行df[0:1]取第一行,但是开始的话横纵坐标是不算在里面的,这里是横坐标的索引取多行:df.loc[起始横坐标:结束横坐标] 必须是横坐标,纵坐标的名称而不去索引,前后可以相同就取起始横坐标这一行...值的数据 6.df重空值进行添加 df.fillna(value=10)空值填充10 7.df进行合并 1.pd.concat((df1, df2), axis=1) 合并行列都可以由axis控制 2....df1.append(df2) append只能合并列

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数据处理 | 学会这些pandas函数，让你的数据处理更快人一步

一般情况下，我们可能会采用 df.sort_values(columns, ascending=False).head(n)来求取，但是往往存在一些并列排名的数据会被无情的截断而获取不到。...以下我们用求取最大的前N组数据为例进行介绍： DataFrame.nlargest(n,columns,keep='first') Series.nlargest(n=5,keep='first') ▶...=2) 0 NaN 1 NaN 2 -0.055556 dtype: float64 对于有缺失值的情况，我们可以填充缺失值后参与计算或者在计算百分比时设置填充参数...1 0 2 0 3 1 foo 2 NaN 3 3 3 4 dtype: object # 设置参数ignore_index=True，则会重置索引...1 1 0 2 1 0 3 1 1 foo 1 2 NaN 1 3 3 1 3 4 1 # 设置参数ignore_index=True，则会重置索引 >>> df.explode

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当两者的索引不相同时，就会用 NaN 填充不重叠的，举个例子如下所示。...当然，也可以分别指定左侧 DataFrame 和右侧 DataFrame 的合并列，如下所示。...此函数采用两个系列，每个系列对应于每个 DataFrame 中的合并列，并返回一个系列作为相同列的元素操作的最终值。听起来很混乱？...df0.append(df1.rename(columns={"c": "a", "d": "b"})) 上面的操作是不是很眼熟？就跟第一个方法concat的实现效果一致。...他们分别是： concat[1]：按行和按列合并数据； join[2]：使用索引按行合并数据； merge[3]：按列合并数据，如数据库连接操作； combine[4]：按列合并数据，具有列间（相同列

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3 3.0 3 4 NaN 4 5 5.0 假设此处我们希望用A列的内容来填充B列的缺失值。...1.2 用本列的均值来填充本列缺失值 df = pd.DataFrame({'A': [1, np.nan, 3, np.nan, 5]}) df A 0 1.0 1 NaN 2 3.0 3 NaN...4 5.0 假设此处我们希望用A列的均值来填充A列的缺失值。...B列中1.0, 3.0, NaN属于A列中的a组（故填充均值2.0），而NaN, 3.0, 5.0属于A列中的B组（故填充均值4.0）。...另外需要注意的是，有些年份只用两位数，如17代表2017年，这时在format中要使用%y作为占位符，而不是%Y，否则会报错。

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数据分析篇(六)

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pandas 缺失数据处理大全（附代码）

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。...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就是为了统一而存在的。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。...['C']) >> A B C D 0 a1 b1 1 5.0 1 a1 None 2 NaN 2 a2 b2 3 9.0 3 a3 b3 4 10.0 4、按缺失率删除这个可以考虑用筛选的方法来实现

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手把手教你用pandas处理缺失值

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如果用nan和任何其它值比较都会返回nan。 np.nan == np.nan >> False 也正由于这个特点，在数据集读入以后，不论列是什么类型的数据，默认的缺失值全为np.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就是为了统一而存在的。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。...['C']) >> A B C D 0 a1 b1 1 5.0 1 a1 None 2 NaN 2 a2 b2 3 9.0 3 a3 b3 4 10.0 4、按缺失率删除这个可以考虑用筛选的方法来实现

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Pandas知识点-缺失值处理

需要特别注意两点：如果某一列数据全是空值且包含pd.NaT，np.nan和None会自动转换成pd.NaT。空值(np.nan、None、pd.NaT)既不是空字符串""，也不是空格" "。...而不管是空字符串还是空格，其数据类型都是字符串，Pandas判断的结果不是空值。 2. 自定义缺失值有很多不同的形式，如上面刚说的空字符串和空格(当然，一般不用这两个，因为看起来不够直观)。...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...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。

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科学计算库-Pandas随笔【附网络隐私闲谈】

e NaN dtype: float64 重新定义索引时，如何填充缺失值/NaN？...仍以 obj 为例， 1）缺失值填充为0。...①字典转为DF类型后，键/key 也默认成为了列索引，与排序不谋而合， ②目前学到的只有列转置，可以用学过的转置，再排序。...2）去掉索引，header=None 第一行也当作 value，填充 0123…作为默认列索引，不是将第一行给去掉 data = pd.read_csv('demo.CSV' , header=None...③读取的表格会默认添加行索引，且默认用012345…填充。 8.2.12、pandas 画图 pandas 内部集成了一部分 matplotlib 绘画功能，随查随用。

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用Pandas处理缺失值

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。...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。...(vals2) (8.0, 1.0, 4.0) 谨记， NaN 是一种特殊的浮点数，不是整数、字符串以及其他数据类型。...3.0 dtype: float64 可以用缺失值前面的有效值来从前往后填充（forward-fill）： # 从前往后填充 data.fillna(method='ffill') a 1.0...b 1.0 c 2.0 d 2.0 e 3.0 dtype: float64 也可以用缺失值后面的有效值来从后往前填充（back-fill）： # 从后往前填充 data.fillna

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Pandas_Study02

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...而discribe函数可以返回分组后的数据的统计数据。...= cur0 + datetime.timedelta(minutes = 29,seconds = 1) 用datetime数据创建time series时间序列数据。

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机器学习中处理缺失值的9种方法

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。...0. 4、End of Distribution 在这种技术中，我们用第3个标准偏差值（3rd standard deviation）替换NaN值。...def impute_nan(df,var): df[var+'_zero']=df[var].fillna(0) #Filling with 0(least outlier) df[var...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。

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OpenTSDB翻译-降采样

从2.3开始，现在可以用“all”将时间范围内的所有结果缩减为一个值。例如，0all-sum将从查询开始到结束总结所有值。请注意，数值仍然是必需的，但它可以是零或任意其他值。...日历边界从OpenTSDB 2.3开始，用户可以指定基于日历的降采样而不是快速取模的方法。这对于报告目的更为有用，例如查看与人类可读时间相关的值，例如数月，数周或数天。...在2.2及更高版本的填充策略中，您现在可以选择任意值在t0+3m发出，用户（或应用程序）将看到的值特定时间戳缺少的值，而不必找出缺少哪个时间戳。...NaN(nan) –当序列中所有值都缺失时，在序列化输出中发出NaN 。当值缺失时跳过聚合中的序列，而不是将整个组计算转换为NaN组。...Null(null) – 除了在序列化过程中它发出的是一个null而不是NaN，与NaN有相同的行为。 Zero(zero) – 当缺少时间戳时以0替换。零值将被合并到聚合结果中。

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pandas中使用fillna函数填充NaN值「建议收藏」

代码实例 2.1 常数填充 2.1.1 用常数填充 2.1.2 用字典填充 2.2 使用inplace参数 2.3 使用method参数 2.4 使用limit参数 2.5 使用axis参数 1....backfill/bfill：用下一个非缺失值填充该缺失值 None：指定一个值去替换缺失值（缺省默认这种方式） 1.3 limit参数：限制填充个数 1.4 axis参数修改填充方向补充...2 NaN NaN NaN 3 8.0 8.0 NaN 2.1 常数填充 2.1.1 用常数填充 #1.用常数填充 print (df1.fillna(100)) print ("-----...3.0 1 NaN 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...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2个 df2 = pd.DataFrame

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COVID-19数据分析实战：数据清洗篇

作为数据爱好者，还是用数据说话比较靠谱。...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。...为什么用plotly？因为可以交互!!...所以我们可以近似的用reporting date的数据填充hosp_visit_date。 ?...# case_in_country 在其他数据集中比较齐全，对于该数据集不重要，所以用-1 填充 line_list_data_raw_df['case_in_country'].fillna(-1,

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小白也能看懂的Pandas实操演示教程(下)

6.1 删除法当数据中某个变量大部分值都会缺失值时，可以考虑删除该变量；当缺失值时随机分布的，且缺失的数量并不是很多时，可以删除这些缺失的观测；默认情况下，dropna会删除任何含有缺失值的行...； fillna函数的参数： value:用于填充缺失值的标量值或者字典对象 method:插值方式，如果函数调用时，未指定其他参数的话默认值fill axis:待填充的轴默认值axis=0...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') ?

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数据分析 ——— pandas基础（四）

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...', 'two', 'three']) df = df.reindex(['a', 'b', 'c']) print(df,'\n') # 将NAN全部替换为0 print ("NaN replaced...b NaN NaN NaN c 0.284135 -1.066389 -1.725905 NaN replaced with '0': one...，除了0之外，还可以填充其它的数。

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