.fillna清空整个列，而不是替换空值 - 腾讯云开发者社区

一、前言前几天在Python铂金交流群【逆光】问了一个Pandas数据处理的问题，问题如下：请问合并excel的两列，为空的单元格被另一列有值的替换。...【Siris】：你是说c列是a列和b列的内容拼接起来是么【逆光】：是【Siris】：那你其实可以直接在excel里用CONCAT函数。【不上班能干啥！】：只在excel里操作，速度基本没啥改变。...就是你要给哪一列全部赋值为相同的值，就写df['列名'] = '值'。不要加方括号，如果是数字，就不要加引号。【逆光】：我也试过，分开也是错的· 【瑜亮老师】：哦，是这种写法被替换了。...【瑜亮老师】：3列一起就是df.loc[:, ['列1', '列', '列3'']] = ["值", 0, 0] 【不上班能干啥！】：起始这行没有报错，只是警告，因为你这样操作会影响赋值前的变量。...我不是整了这个吗？为啥还会出来警告。【不上班能干啥！】：这个是打错了吧【逆光】：啊？那这句咋没报错？【瑜亮老师】：你这是把警告转换为异常【不上班能干啥！】

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python数据分析之清洗数据：缺失值处理

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 ?...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* ?...或者data.fillna(axis=1,method='ffill')来横向/纵向用缺失值前面的值替换缺失值 ? 除了对缺失值进行填充，另一种更省事的办法是直接删除缺失值所在行 ?...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。 ?

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飞速搞定数据分析与处理-day6-pandas入门教程（数据清洗）

替换空值另一种处理空单元格的方法是插入一个新的值。这样，你就不必因为一些空单元格而删除整个行。...fillna()方法允许我们用一个值替换空单元格： #Replace NULL values with the number 130 import pandas as pd df = pd.read_csv...('data.csv') df.fillna(130, inplace = True) 只对指定的列进行替换上面的例子替换了整个数据框架中的所有空单元。...要想只替换一列的空值，请指定DataFrame的列名。...(130, inplace = True) 用平均数、中位数或模式替换一个常见的替换空单元格的方法，是计算该列的平均值、中位数或模式值。

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超全的pandas数据分析常用函数总结：上篇

() # 数据集相关信息概览：索引情况、列数据类型、非空值、内存使用情况 data.describe() # 快速综合统计结果 4....4.2 空值处理 4.2.1 空值检测 data.isnull()# 查看整个数据集的空值data['department'].isnull()# 查看某一列的空值 data.isnull()...# 查看整个数据集的空值 data['department'].isnull() # 查看某一列的空值输出结果： ?...data['money'].replace(-10,np.nan,inplace=True) # 将负值替换为空值 data['money'].replace(np.nan...,data['money'].mean(),inplace=True) # 将空值替换为均值 data['money'] 输出结果： ?

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Pandas数据处理1、DataFrame删除NaN空值(dropna各种属性值控制超全)

how属性值 thres属性值 subset属性值 inplace是否复制副本 fillna测试总结 ---- 前言这个女娃娃是否有一种初恋的感觉呢，但是她很明显不是一个真正意义存在的图片...dropna函数参数 axis：操作的轴向，X/Y how：两个参数any与all，all代表整个行都是空才会删除 thresh：某行的空值超过这个阈值才会删除 subset：处理空值时，只考虑给定的列...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。...0或'index'，表示按行删除；1或'columns'，表示按列删除。 inplace：是否原地替换。布尔值，默认为False。

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针对SAS用户：Python数据分析库pandas

为了说明.fillna()方法，请考虑用以下内容来创建DataFrame。 ? ? ? ? 默认情况下，.dropna()方法删除其中找到任何空值的整个行或列。 ? ?...在这种情况下，行"d"被删除，因为它只包含3个非空值。 ? ? 可以插入或替换缺失值，而不是删除行和列。.fillna()方法返回替换空值的Series或DataFrame。...fillna()方法查找，然后用此计算值替换所有出现的NaN。 ? ? 相应的SAS程序如下所示。....fillna(method="ffill")是一种“前向”填充方法。 NaN被上面的“下”列替换为相邻单元格。...类似地，.fillna(bfill)是一种“后向”填充方法。 NaN被上面的“上”列替换为相邻单元格。

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Pandas_Study02

首先，可以通过isnull 和 notnull 方法查看有哪些NaN值，这两个方法返回的布尔值，指示该值是否是NaN值，结合sum 方法可以获取每列空值的数目以及总数。...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。...["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...replace、dropna、fillna函数要么针对NaN的某行或某列或某个，这些函数的作用有限，本章介绍的apply等函数可以针对整个Series或DataFrame的各个值进行相应的数据的处理...外连接，分左外连接，右外连接，全连接，左外连接是左表上的所有行匹配右表，正常能匹配上的取B表的值，不能的取空值，右外连接同理，全连接则是取左并上右表的的所有行，没能匹配上的用空值填充。

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手把手教你如何解决日常工作中的缺失值问题（方法+代码）

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。而从缺失的分布来将缺失可以分为完全随机缺失，随机缺失和完全非随机缺失。...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...，当最后一行有缺失值时，该行利用向后替换无值可取，仍缺失 df.fillna(method='backfill')#用后面的值替换下述2个方式需要先处理数据 # 需要先对a列数据做插值填充，后续作为训练数据...df['a'] = df['a'].interpolate() # 拆分空数据和非空数据 df_notnull = df[df.is_fill==0] # 非空数据 df_null = df[df.is_fill...==1] # 空数据 x_train = df_notnull[['b', 'a']] # 训练数据x， a,b列 y_train = df_notnull['c'] # 训练数据y， c列（目标） test

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-Pandas 清洗“脏”数据（一）

下面介绍几个处理缺失数据的方法：为缺失数据赋值默认值去掉/删除缺失数据行去掉/删除缺失率高的列添加默认值我们应该去掉那些不友好的 NaN 值。但是，我们应该用什么值替换呢？...data.country= data.country.fillna('') 上面，我们就将“country”整个列使用“”空字符串替换了，或者，我们也可以轻易地使用“None Given”这样的默认值进行替换...这并不是最优解，但这个持续时间是根据其他数据估算出来的。这样的方式下，就不会因为像 0 或者 NaN这样的值在我们分析的时候而抛错。...如果是多个列，可以使用列名的 list 作为参数。删除不完整的列我们可以上面的操作应用到列上。我们仅仅需要在代码上使用 axis=1 参数。这个意思就是操作列而不是行。...同样的，如果想把上映年读成字符串而不是数值类型，我们使用和上面类似的方法： data = pd.read_csv('.

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Pandas全景透视：解锁数据科学的黄金钥匙

向量化操作：Pandas支持向量化操作，这意味着可以对整个数据集执行单个操作，而不是逐行或逐列地进行迭代。向量化操作通常比纯Python循环更快，因为它们可以利用底层的优化和硬件加速。...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。...0或’index’，表示按行删除；1或’columns’，表示按列删除。inplace：是否原地替换。布尔值，默认为False。如果为True，则在原DataFrame上进行操作，返回值为None。...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。

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Python进阶之Pandas入门(四) 数据清理

处理空值有两种选择: 去掉带有空值的行或列用非空值替换空值，这种技术称为imputation 让我们计算数据集的每一列的空值总数。...删除空值非常简单: movies_df.dropna() 这个操作将删除至少有一个空值的任何行，但是它将返回一个新的DataFrame，而不改变原来的数据。...可能会有这样的情况，删除每一行的空值会从数据集中删除太大的数据块，所以我们可以用另一个值来代替这个空值，通常是该列的平均值或中值。让我们看看在revenue_millions列中输入缺失的值。...这是平均值: revenue_mean = revenue.mean() print (revenue_mean) 运行结果： 82.95637614678897 有了均值，fillna()将会填充空值...: revenue.fillna(revenue_mean, inplace=True) 我们现在用列的平均值替换了所有的收益为空。

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pandas数据清洗，排序，索引设置，数据选取

df.dropna(how='all')# 一行中全部为NaN的，才丢弃该行 df.dropna(thresh=3)# 每行至少3个非空值才保留缺失值填充fillna() df.fillna(0)...df.fillna({1:0,2:0.5}) #对第一列nan值赋0，第二列赋值0.5 df.fillna(method='ffill') #在列方向上以前一个值作为值赋给NaN 值替换replace(...) # 将df的A列中 -999 全部替换成空值 df['A'].replace(-999, np.nan) #-999和1000 均替换成空值 obj.replace([-999,1000], np.nan...) # -999替换成空值，1000替换成0 obj.replace([-999,1000], [np.nan, 0]) # 同上，写法不同，更清晰 obj.replace({-999:np.nan,...(['a','b','c','d','e'], fill_value=0) # inplace=Ture，在DataFrame上修改数据，而不是返回一个新的DataFrame df1.reindex

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Python-pandas的fillna()方法-填充空值

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。 axis：轴。...0或’index’，表示按行删除；1或’columns’，表示按列删除。 inplace：是否原地替换。布尔值，默认为False。...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）。...print(d.fillna(value=0)) # 用前一行的值填补空值 print(d.fillna(method='pad',axis=0)) # 用后一列的值填补空值 print(d.fillna...(method='backfill', axis=1)) # 连续空值，最多填补3个 print(d.fillna(method='ffill',axis=0, limit=3)) # 每条轴上，最多填补

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Kaggle知识点：缺失值处理

如果任何因变量缺失数据的概率不取决于自变量的值，则使用成列删除的回归估计值将会是无偏误的。缺点：标准误通常较大。如果数据不是MCAR而只是MAR，那么成列删除可能会产生有偏误的估计值。...‘any’，表示该行/列只要有一个以上的空值，就删除该行/列；‘all’，表示该行/列全部都为空值，就删除该行/列。 thresh：非空元素最低数量。int型，默认为None。...如果该行/列中，非空元素数量小于这个值，就删除该行/列。 subset：子集。列表，元素为行或者列的索引。...'/'pad'：用前一个非缺失值去填充该缺失值 df2 = df.fillna(method='ffill') # 将exam列的缺失值用均值替换 exa_mea = df['exam'].fillna...(df['exam'].mean()) # 将Normal列的缺失值用中位数替换 Nor_med = df['Normal'].fillna(df['Normal'].median()) # 使众数（mode

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7步搞定数据清洗－Python数据清洗指南

是浮点类型两个都用作空值 ?...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...但是，我们应该用什么值替换呢？这个时候可能要结合你对这个数据集的理解，看填充什么数据才是比较合适，以下是一下常用的方法。...DataDF.Country= DataDF.Country.fillna('Not Given') 上面，我们就将“country”整个列使用“”空字符串替换了，或者，我们也可以轻易地使用“Not Given...”这样的默认值进行替换。

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使用Python建立你数据科学的“肌肉记忆”

内容目录：读取，查看和保存数据表的维度和数据类型基础的列操作空值：查看，删除和替换（impute）数据的去重 0.读取，查看和保存数据首先，我们练习加载库： # 1.Load libraries...：查看，删除和替换 3.1有多少行和列有空值？...isnull.sum() 选择在一列中不为空的数据，例如，“Metro”不为空。...3.3 用空值对划分子集选择我们希望拥有至少50个非NA值的行，但不限列： # Drop the rows where at least one columns is NAs. # Method 1:...填充或替换（impute）NA： #fill with 0: raw_df.fillna(0) #fill NA with string 'missing': raw_df['State'].fillna

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Pandas缺失值处理 | 轻松玩转Pandas（3）

any 表示一行/列有任意元素为空时即丢弃，all 一行/列所有值都为空时才丢弃。 subset 参数表示删除时只考虑的索引或列名。...thresh参数的类型为整数，它的作用是，比如 thresh=3，会在一行/列中至少有 3 个非空值时将其保留。...你可能会奇怪说，前面不是已经说过了么，None、np.nan、NaT这些都是缺失值。...Mary NaN James NaN Andy NaN Alice 30.0 Name: age, dtype: float64 对于 DataFrame，可以指定每列要替换的值...，还可以使用正则表达式来替换，如：将空白字符串替换成空值。

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pandas | DataFrame基础运算以及空值填充

我们发现使用了dropna之后，出现了空值的行都被抛弃了。只保留了没有空值的行，有时候我们希望抛弃是的列而不是行，这个时候我们可以通过传入axis参数进行控制。 ?...fillna pandas除了可以drop含有空值的数据之外，当然也可以用来填充空值，事实上这也是最常用的方法。我们可以很简单地传入一个具体的值用来填充： ?...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。...fillna这个函数不仅可以使用在DataFrame上，也可以使用在Series上，所以我们可以针对DataFrame中的某一列或者是某些列进行填充： ?

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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)。...其实replace()函数已经可以用于缺失值的填充处理了，直接一步到位，而不用先替换成空值再处理。当然，先替换成空值，可以与空值一起处理。 2....在实际的应用中，一般不会按列删除，例如数据中的一列表示年龄，不能因为年龄有缺失值而删除所有年龄数据。 how: how参数默认为any，只要一行(或列)数据中有空值就会删除该行(或列)。...四、填充缺失值 fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None): 填充Series或DataFrame中的空值

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Pandas知识点-算术运算函数

当且仅当两个DataFrame中都有值时，才会有运算结果，其他位置的结果都为空值，运算原理如下图。 ? 在运算结果中有很多空值，如果需要进行空值填充，可以使用fillna()函数。 ?...与fillna()函数不同，使用fill_value参数是先填充数据再进行运算，而fillna()函数是先运算再对结果填充，所以两者的结果不一样。...可以使用fillna()函数对运算结果中的空值进行填充。 ? 可以使用fill_value参数先填充数据再进行运算。...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'。...其中Series可以按行运算，也可以按列运算，取决于axis参数。 ? fillna()函数的用法也一样，对运算结果进行空值填充。

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合并excel的两列，为空的单元格被另一列有值的替换？

python数据分析之清洗数据：缺失值处理

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