Pandas:填充缺失日期的数据 - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

发布

pandas处理缺失值的函数_pandas填充缺失值

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 df.dropna()函数用于删除dataframe数据中的缺失数据，即删除NaN数据....参数说明： Parameters 说明 axis 0为行 1为列，default 0，数据删除维度 how {‘any’, ‘all’}, default ‘any’，any：删除带有nan的行；all...：删除全为nan的行 thresh int，保留至少 int 个非nan行 subset list，在特定列缺失值处理 inplace bool，是否修改源文件测试： >>>df = pd.DataFrame...df.dropna(subset=['name', 'born']) name toy born 1 Batman Batmobile 1940-04-25 修改原数据...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

2.9K1 0

dataframe填充缺失值_pandas填充空值

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...如果单独是 >>> df.fillna(0) >>> print(df) # 可以看到未发生改变 >>> print(df.fillna(0)) # 如果直接打印是可以看到填充进去了 >>> print...(df) # 但是再次打印就会发现没有了，还是Nan 将其Nan全部填充为0，这时再打印的话会发现根本未填充，这是因为没有加上参数inplace参数。...一定要将inplace = True加入参数，这样才能让源数据发生改变并保存。

3.8K1 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

pandas缺失值填充_python缺失值处理 fillna

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...约定： import pandas as pd import numpy as np from numpy import nan as NaN 填充缺失数据 fillna()是最主要的处理方式了。...fillna(100) 代码结果： 0 1 2 0 1.0 2.0 3.0 1 100.0 100.0 2.0 2 100.0 100.0 100.0 3 8.0 8.0 100.0 通过字典填充不同的常数...4.0 1.0 1 4.0 7.0 0.0 0.0 5.0 2 6.0 5.0 5.0 5.0 NaN 3 1.0 9.0 9.0 9.0 NaN 4 4.0 8.0 1.0 5.0 9.0 谢谢大家的浏览...，希望我的努力能帮助到您，共勉！

1.3K2 0

Pandas缺失值填充5大技巧

Pandas缺失值填充5大技巧本文记录Pandas中缺失值填充的5大技巧：填充具体数值，通常是0 填充某个统计值，比如均值、中位数、众数等填充前后项的值基于SimpleImputer类的填充...基于KNN算法的填充数据 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({ "A":list(range(1,9)),...fill_value为Zone，当处理的是数值数据时，缺失值（missing_values）会替换为0，对于字符串或对象数据类型则替换为"missing_value” 这一字符串。...verbose：int，（默认）0，控制imputer的冗长。 copy：boolean，（默认）True，表示对数据的副本进行处理（原数据不改变），False对数据直接原地修改。...add_indicator：boolean，（默认）False，True则会在数据后面加入n列由0和1构成的同样大小的数据，0表示所在位置非缺失值，1表示所在位置为缺失值。

1.4K3 0

python | pandas 改变列的位置、填充缺失值

本期的文章源于工作中，需要固定label的位置，便于在spark模型中添加或删除特征，而不影响模型的框架或代码。...spark的jupyter下使用sql 这是我的工作环境的下情况，对你读者的情况，需要具体分析。...sql = ''' select * from tables_names -- hdfs下的表名 where 条件判断 ''' Data = DB.impala_query(sql...) -- 是DataFrame格式 **注意：**DB是自己写的脚本文件改变列的位置前面生成了DataFrame mid = df['Mid'] df.drop(labels=['Mid'], axis...=1,inplace = True) df.insert(0, 'Mid', mid) # 插在第一列后面,即为第二列 df 缺失值填充 df.fillna（0）未完待补充完善。

7.6K2 0

python | pandas 改变列的位置、填充缺失值

7.9K4 0

Pandas案例精进 | 无数据记录的日期如何填充？

因业务需要，每周需要统计每天提交资源数量，但提交时间不定，可能会有某一天或者某几天没有提，那么如何将没有数据的日期也填充进去呢？...这样不就可以出来我想要的结果了吗~ 说干就干，先来填充一个日期序列了来~ # 习惯性导入包 import pandas as pd import numpy as np import time,datetime...解决问题如何将series 的object类型的日期改成日期格式呢？将infer_datetime_format这个参数设置为True 就可以了，Pandas将会尝试转换为日期类型。...Pandas会遇到不能转换的数据就会赋值为NaN，但这个方法并不太适用于我这个需求。...以上就是我关于Pandas在工作上的分享，希望能帮助到大家。下载练习数据：https://www.lanzoui.com/iBAhpv8ym4j

3.2K0 0

Python+pandas填充缺失值的几种方法

在数据分析时应注意检查有没有缺失的数据，如果有则将其删除或替换为特定的值，以减小对最终数据分析结果的影响。...DataFrame结构支持使用dropna()方法丢弃带有缺失值的数据行，或者使用fillna()方法对缺失值进行批量替换，也可以使用loc()、iloc()方法直接对符合条件的数据进行替换。...，how='all'时表示某行全部为缺失值才丢弃；参数thresh用来指定保留包含几个非缺失值数据的行；参数subset用来指定在判断缺失值时只考虑哪些列。...=None, **kwargs) 其中，参数value用来指定要替换的值，可以是标量、字典、Series或DataFrame；参数method用来指定填充缺失值的方式，值为'pad'或'ffill'时表示使用扫描过程中遇到的最后一个有效值一直填充到下一个有效值...，值为'backfill'或'bfill'时表示使用缺失值之后遇到的第一个有效值填充前面遇到的所有连续缺失值；参数limit用来指定设置了参数method时最多填充多少个连续的缺失值；参数inplace

10.5K5 3

pandas实战-填充数据

本文中记录了最近工作在处理数据的时候遇到的一个需求案例：按照指定的需求填充数据。数据是自己模拟的，类似于业务上的数据。模拟数据 ?...说明数据在一个DataFrame数据框中，有time、userid两个字段，分别代表日期和姓名，都有重复值需求增加3个字段：二十九、三十、三十一。...它们的取值要求如下（取值只有0和1）：如果某个人在29号有登陆，则他的全部记录的二十九字段填充为1，否则为0； 30和31号也是类似的要求模拟数据 import numpy as np import...pandas as pd import datetime df = pd.DataFrame({"time":["2020-05-28","2020-05-28","2020-05-28","2020...df[df['userid'].isin(["zhangsan"])] df1.index Int64Index([1, 3], dtype='int64') 其他字段其余信息直接用fillna方法填充

1.2K1 0

Pandas-17.缺失数据

Pandas-17.缺失数据以如下代码作为例子： df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3), index=["a", "c", "e", "f", "h"], columns...False c True d False e True f True g False h True Name: A, dtype: bool ''' 缺失值的默认计算.../清理缺失数据 fillna()函数用非空数据填充NAN值以如下代码作为例子： df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 3), index=['a', 'c',...-0.410003 c 1.012354 0.968128 -0.196215 --- Empty DataFrame Columns: [] Index: [a, b, c] ''' 指定替换的值...replace ()方法可以指定替换的值： df1 = pd.DataFrame({'one':[10,20,30,40,50,2000], 'two':[1000,0,30,40,50,60]})

5812 0

应用：数据预处理-缺失值填充

个人不建议填充缺失值，建议设置哑变量或者剔除该变量，填充成本较高常见填充缺失值的方法： 1.均值、众数填充，填充结果粗糙对模型训练甚至有负面影响 2.直接根据没有缺失的数据线性回归填充，这样填充的好会共线性...及非缺失case）作为样本，随机选取val2-val10内的m个衡量特征 2.然后根据选择的具体的m个数据的衡量特征选择相似度计算方式（常见的直接算距离、余弦相似度之类），找出3-5个最临近的非缺失case...或者最远的非缺失case（这里涉及全局或者局部最优） 3.构造新的val1填充缺失的val1，新val1计算方式可以为3-5个非缺失的众数、重心、随机游走、加权填充等 4.重复若干次，填充完所有缺失val1...的点，当前的val1有非缺失case+填充case组成 5.这样填充的方式存在填充case过拟合或者额外产生异常点的风险，所以需要做“新点检测”，存在两个逻辑： 5.1假设存在新填充点x，x附近最近的3...1-5，也可以剔除，视情况而定在预处理后均衡样本上填充，基于租车行业偷车用户的年龄段填充，而后判断某出行平台用户是否存在偷车可能，实际上做下来的ROC效果对比如下图（数据有所隐逸,不代表官方数据）：

1.4K3 0

Pandas缺失数据处理

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...NaN)) print(pd.isnull(nan)) 结果: True True 缺失数据的产生：数据录入的时候，就没有传进来在数据传输过程中，出现了异常，导致缺失 ..., 默认是判断缺失值的时候会考虑所有列, 传入了subset只会考虑subset中传入的列 how any 只要有缺失就删除 all 只有整行/整列数据所有的都是缺失值才会删除 inplace 是否在原始数据中删除缺失值...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...(method='ffill') apply自定义函数 Pandas提供了很多数据处理的API,但当提供的API不能满足需求的时候,需要自己编写数据处理函数, 这个时候可以使用apply函数 apply

6101 0

pandas每天一题-题目18：分组填充缺失值

上期文章：pandas每天一题-题目17：缺失值处理的多种方式后台回复"数据"，可以下载本题数据集如下数据： import pandas as pd import numpy as np df =...需求：找到 choice_description 的缺失值，并使用同样的 item_name 的值进行填充同上，如果同组item_name 中出现多个不同的 choice_description...，使用出现频率最高的进行填充同上，如果存在多个 choice_description 的出现频率一致，随机选取填充下面是答案了 ---- 构建数据原题数据的缺失值情况比较简单，为此我改造一下数据。...fillna 是上一节介绍过的前向填充从结果上看到，行索引 1414 是 Salad 组内第一条记录。所以他无法找到上一笔记录参考填充 ---- 有没有办法把 Salad 的缺失值填上？...技巧就是你必须学的懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(二十八)：二分法查找

3.3K4 1

pandas的基本用法——处理缺失数据

本文主要是关于pandas的一些基本用法。 #!.../usr/bin/env python # _*_ coding: utf-8 _*_ import pandas as pd import numpy as np # Test 1 # 定义数据...= pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6, 4)), index = dates, columns = ['A', 'B', 'C', 'D']) # 假设缺少数据..., how = any or all, any是默认值 print df.dropna(axis = 0, how = 'any') # 填充数据 print df.fillna(value = 0)...# 判断是否缺失数据 print df.isnull() # 判断是否存在缺失数据的情况 print np.any(df.isnull() == True) # Test 2 result

5812 0

Pandas数据变幻之向下填充

pandas数据处理真的是千变万化，超级强大有人在群里提出了一个问题，如何将下图中的左图转换为右图？ ?...话不多说，直接开干其实这个问题在excel中用if函数加vlookup函数分分钟搞定，但是人家说数据量大，excel处理不了，那只能python出马了，我想了一下，问题的关键是向下填充，每一个被查找点就是一个基准点...，被查找点不改变时，基准点不变，可以参考excel中的if函数进行处理，基准点不变的本质就是向下填充。...构造样例数据如下：（复制一份备用） ? 新增一个临时列 tmp，填值暂时都是被查找点0 ? 使用if函数对tmp列数据进行变幻，实现向下填充 ?...至此，每个查找点（邻小区）的基准点（被查找点，源小区）已经找到了，跟原表merge一下得到需要的标识列就好了 ? 剔除多余的行（基准点所在行，被查找点所在行） ? 调整列的顺序 ?

1.6K2 0

pandas 缺失数据处理大全

本次来介绍关于缺失值数据处理的几个常用方法。一、缺失值类型在pandas中，缺失数据显示为NaN。缺失值有3种表示方法，np.nan，none，pd.NA。...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。...除此之外，还要介绍一种针对时间序列的缺失值，它是单独存在的，用NaT表示，是pandas的内置类型，可以视为时间序列版的np.nan，也是与自己不相等。...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。...推荐阅读 pandas进阶宝典数据挖掘实战项目机器学习入门

9092 0

Pandas数据清洗：缺失值处理

本文将从基础概念出发，逐步深入探讨Pandas库中处理缺失值的方法，包括常见的问题、报错及其解决方案。1. 缺失值的基本概念在数据集中，缺失值通常表示某些数据点没有被记录。...这些缺失值可能是由于数据收集过程中的错误、设备故障或其他原因导致的。在Pandas中，缺失值通常用NaN（Not a Number）表示。2....常见问题及解决方案4.1 数据类型不一致在处理缺失值时，有时会遇到数据类型不一致的问题。例如，某个列的数据类型应该是整数，但由于缺失值的存在，Pandas会将其自动转换为浮点数。...解决方案在填充缺失值后，可以使用astype()方法将数据类型转换回原来的类型。...总结本文介绍了Pandas中处理缺失值的基本方法，包括检测缺失值、删除缺失值、填充缺失值和插值法填充缺失值。同时，我们还讨论了在处理缺失值时可能遇到的一些常见问题及其解决方案。

9301 0

Pandas的函数应用处理缺失数据

Pandas的函数应用 apply 和 applymap 1....通过applymap将函数应用到每个数据上示例代码： # 使用applymap应用到每个数据 f2 = lambda x : '%.2f' % x print(df.applymap(f2)) 运行结果...0.671914 0.531256 0.303222 -0.509493 -0.342573 2 -0.416686 -0.161256 0.088802 -0.004294 1.164138 处理缺失数据...丢弃缺失数据：dropna() 根据axis轴方向，丢弃包含NaN的行或列。...填充缺失数据：fillna() 示例代码： # fillna print(df_data.fillna(-100.))

1.2K2 0

Pandas高级教程之:处理缺失数据

简介在数据处理中，Pandas会将无法解析的数据或者缺失的数据使用NaN来表示。虽然所有的数据都有了相应的表示，但是NaN很明显是无法进行数学运算的。...本文将会讲解Pandas对于NaN数据的处理方法。...NaN的例子上面讲到了缺失的数据会被表现为NaN，我们来看一个具体的例子：我们先来构建一个DF： In [1]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index...NaN数据数据分析中，如果有NaN数据，那么需要对其进行处理，一种处理方法就是使用fillna来进行填充。...除了fillna来填充数据之外，还可以使用dropna删除包含na的数据。

9723 0

Pandas高级教程之:处理缺失数据

8240 0

点击加载更多

pandas处理缺失值的函数_pandas填充缺失值

dataframe填充缺失值_pandas填充空值

pandas缺失值填充_python缺失值处理 fillna

Pandas缺失值填充5大技巧

python | pandas 改变列的位置、填充缺失值

python | pandas 改变列的位置、填充缺失值

Pandas案例精进 | 无数据记录的日期如何填充？

Python+pandas填充缺失值的几种方法

pandas实战-填充数据

Pandas-17.缺失数据

应用：数据预处理-缺失值填充

Pandas缺失数据处理

pandas每天一题-题目18：分组填充缺失值

pandas的基本用法——处理缺失数据

Pandas数据变幻之向下填充

pandas 缺失数据处理大全

Pandas数据清洗：缺失值处理

Pandas的函数应用处理缺失数据

Pandas高级教程之:处理缺失数据

Pandas高级教程之:处理缺失数据

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐