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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)

Pandas数据处理——渐进式学习 ---- 目录 Pandas数据处理——渐进式学习 前言 环境 DataFrame删除NaN空值 dropna函数参数 测试数据 删除所有有空的行 axis属性值...本专栏会更很多，只要我测试出新的用法就会添加，持续更新迭代，可以当做【Pandas字典】来使用，期待您的三连支持与帮助。...版本：1.4.4 ---- DataFrame删除NaN空值 在数据操作的时候我们经常会见到NaN空值的情况，很耽误我们的数据清理，那我们使用dropna函数删除DataFrame中的空值。...删除所有有空的行 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。...) 有2个nan就会删除行 subset属性值 我这里清除的是[name,age]两列只要有NaN的值就会删除行 import pandas as pd import numpy as np df

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Python数据科学手册（六）【Pandas 处理丢失的数据】

Pandas使用NaN或者None来代替丢失的值。...None代替丢失值 第一个被Pandas使用的哨兵值是None， 由于None是Python对象，所以它并不适合所有情况，只能用于数组的类型为对象的情况。...NaN 代替丢失值 另外一中哨兵是使用NaN，它时一种特殊的浮点型数据，可以被所有的系统识别。...vals2 = np.array([1, np.nan, 3, 4]) 不管什么操作，只要有NaN，结果都为NaN： 1 + np.nan # nan 0 * np.nan # nan 这也就意味着所有的聚合操作都能进行...Pandas提供了更为精细的控制，通过参数how和thresh来控制。 how的默认值为any， 也就是说任意行或者列只要出现NA值就删除，如果修改为all，则只有所有值都为NA的时候才会删除。

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    数据分析利器--Pandas

    （参考：Series与DataFrame） NaN/None： python原生的None和pandas, numpy中的numpy.NaN尽管在功能上都是用来标示空缺数据。...pandas提供了快速，灵活和富有表现力的数据结构，目的是使“关系”或“标记”数据的工作既简单又直观。它旨在成为在Python中进行实际数据分析的高级构建块。...这里需要掌握三个函数： pandas.isna()： 判断哪些值是无效的 pandas.DataFrame.dropna()： 抛弃无效值 pandas.DataFrame.fillna()...： 将无效值替换成为有效值 具体用法参照：处理无效值 4、Pandas常用函数 函数 用法 DataFrame.duplicated() DataFrame的duplicated方法返回一个布尔型Series...DataFrame.drop_duplicates() 它用于返回一个移除了重复行的DataFrame DataFrame.fillna() 将无效值替换成为有效值 5、Pandas常用知识点 5.1

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    Pandas-DataFrame基础知识点总结

    1、DataFrame的创建 DataFrame是一种表格型数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值。...NaN 1.5 2001 2.4 1.7 2002 2.9 3.6 我们可以用index，columns，values来访问DataFrame的行索引，列索引以及数据值，数据值返回的是一个二维的...该方法中几个重要的参数如下所示： 参数 描述 header 默认第一行为columns，如果指定header=None，则表明没有索引行，第一行就是数据 index_col 默认作为索引的为第一列，可以设为...NaN 1.0 2.0 函数应用和映射 numpy的元素级数组方法，也可以用于操作Pandas对象: frame = pd.DataFrame(np.random.randn(3,3),columns=...3 one 4 5 6 7 汇总和计算描述统计 DataFrame中的实现了sum、mean、max等方法,我们可以指定进行汇总统计的轴，同时，也可以使用describe函数查看基本所有的统计项

    4.6K50

    【数据处理包Pandas】数据载入与预处理

    中缺失值的表示 Pandas 表示缺失值的一种方法是使用NaN（Not a Number），它是一个特殊的浮点数；另一种是使用 Python 中的None，Pandas 会自动把None转变成NaN。...hello dtype: object 2、删除缺失值 df = pd.DataFrame([[1, np.nan, 2], [2, 3,...默认为 None，表示检查所有列。 keep：可选参数，指定如何处理重复值。可选值为 ‘first’、‘last’ 和 False。...默认为 None，表示检查所有列。 keep：可选参数，指定如何处理重复值。可选值为 ‘first’、‘last’ 和 False。...默认为 ‘first’，表示保留第一个出现的重复值；‘last’ 表示保留最后一个出现的重复值；False 表示删除所有重复值。 inplace：可选参数，指定是否在原地修改 DataFrame。

    1.9K10

    Python开发之Pandas的使用

    Pandas 为 Python 带来了两个新的数据结构，即 Pandas Series(可类比于表格中的某一列)和 Pandas DataFrame(可类比于表格)。...二、创建Pandas Series 可以使用 pd.Series(data, index) 命令创建 Pandas Series，其中data表示输入数据， index 为对应数据的索引，除此之外，我们还可以添加参数...6、缺失值(NaN)处理 查找NaN 可以使用isnull()和notnull()函数来查看数据集中是否存在缺失数据，在该函数后面添加sum()函数来对缺失数量进行统计。...删除NaN – df.dropna() dropna()函数还有一个参数是how，当how = all时，只会删除全部数据都为NaN的列或行。...df.dropna()#删除包含缺失值的行 df.dropna(axis = 1, how = 'all')#只删除所有数据缺失的列 #删除重复值 drop_duplicates(inplace =

    3.6K10

    数据导入与预处理-课程总结-04~06章

    header：表示指定文件中的哪一行数据作为DataFrame类对象的列索引，默认为0，即第一行数据作为列索引。...names：表示DataFrame类对象的列索引列表,当names没被赋值时，header会变成0，即选取数据文件的第一行作为列名；当 names 被赋值，header 没被赋值时，那么header会变成...header：表示指定文件中的哪一行数据作为DataFrame类对象的列索引。 names：表示DataFrame类对象的列索引列表。...2.1.5 案例 import pandas as pd import numpy as np # 创建DataFrame na_df = pd.DataFrame({'A':[1, 2, np.NaN...个非NaN值的行 na_df.dropna(thresh=3) # 缺失值补全｜整体填充 将全部缺失值替换为 * na_df.fillna("*") 2.3 重复值处理 2.3.1 重复值的检测 pandas

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    深入理解pandas读取excel,tx

    如果读取某文件,该文件每行末尾都有带分隔符，考虑使用index_col=False使panadas不用第一列作为行的名称。...#QNAN’, ‘-NaN’, ‘-nan’, ‘1.#IND’, ‘1.#QNAN’, ‘N/A’, ‘NA’, ‘NULL’, ‘NaN’, ‘n/a’, ‘nan’, ‘null’....都表现为NAN keep_default_na 如果指定na_values参数，并且keep_default_na=False，那么默认的NaN将被覆盖，否则添加 na_filter 是否检查丢失值（空字符串或者是空值...data = pd.read_csv("data.txt",sep="\s+") 读取的文件中如果出现中文编码错误 需要设定 encoding 参数 为行和列添加索引 用参数names添加列索引...注意：int/string返回的是dataframe，而none和list返回的是dict of dataframe，表名用字符串表示，索引表位置用整数表示； header 指定作为列名的行，默认0，即取第一行

    7.7K10

    深入理解pandas读取excel,txt,csv文件等命令

    如果读取某文件,该文件每行末尾都有带分隔符，考虑使用index_col=False使panadas不用第一列作为行的名称。...#QNAN’, ‘-NaN’, ‘-nan’, ‘1.#IND’, ‘1.#QNAN’, ‘N/A’, ‘NA’, ‘NULL’, ‘NaN’, ‘n/a’, ‘nan’, ‘null’....都表现为NAN keep_default_na 如果指定na_values参数，并且keep_default_na=False，那么默认的NaN将被覆盖，否则添加 na_filter 是否检查丢失值（空字符串或者是空值...data = pd.read_csv("data.txt",sep="\s+") 读取的文件中如果出现中文编码错误 需要设定 encoding 参数 为行和列添加索引 用参数names添加列索引，用...注意：int/string返回的是dataframe，而none和list返回的是dict of dataframe，表名用字符串表示，索引表位置用整数表示； header 指定作为列名的行，默认0，即取第一行

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    数据预处理的 10 个小技能，附 Pandas 实现

    转数值等，下面使用 pandas 解决这些最常见的预处理任务。...找出异常值常用两种方法： 标准差法：异常值平均值上下1.96个标准差区间以外的值 分位数法：小于 1/4分位数减去 1/4和3/4分位数差的1.5倍，大于3/4减去 1/4和3/4分位数差的1.5倍，都为异常值...技能1 ：标准差法 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a':[1,3,np.nan],'b':[4,np.nan,np.nan]}) # 异常值平均值上下...np.nan 是 pandas 中常见空值，使用 dropna 过滤空值，axis 0 表示按照行，1 表示按列，how 默认为 any ，意思是只要有一个 nan 就过滤某行或某列，all 所有都为...nan # axis 0 表示按照行，all 此行所有值都为 nan df.dropna(axis=0, how='all') 技能4：充填空值 空值一般使用某个统计值填充，如平均数、众数、中位数等，

    1.1K10

    快速介绍Python数据分析库pandas的基础知识和代码示例

    “软件工程师阅读教科书作为参考时不会记住所有的东西，但是要知道如何快速查找重·要的知识点。” ? 为了能够快速查找和使用功能，使我们在进行机器学习模型时能够达到一定流程化。...df.tail(3) # Last 3 rows of the DataFrame ? 添加或插入行 要向DataFrame追加或添加一行，我们将新行创建为Series并使用append()方法。...我们也可以添加新的列 # Adding a new column to existing DataFrame in Pandas sex = ['Male','Female','Male','Female...NaN(非数字的首字母缩写)是一个特殊的浮点值，所有使用标准IEEE浮点表示的系统都可以识别它 pandas将NaN看作是可互换的，用于指示缺失值或空值。...要检查panda DataFrame中的空值，我们使用isnull()或notnull()方法。方法返回布尔值的数据名，对于NaN值为真。

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    Pandas知识点-合并操作combine

    和df2中的数据都为空值，则结果保留df1中的空值(空值有三种: np.nan、None 和 pd.NaT)。...返回两个数组中相同索引的最大值，如果其中一个数组的值为空则返回非空的值，如果两个数组的值都为空则返回第一个数组的空值。...fill_value会填充DataFrame中所有列的空值，而且是在合并之前先填充。 上面的例子中自定义了函数save_max()，合并时取同位置的最大值，原理如下图。 ?...overwrite: 如果调用combine()方法的DataFrame中存在的列，在传入combine()方法的DataFrame中不存在，则先在传入的DataFrame中添加一列空值。...> 参考文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.combine.html

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