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。
df.dropna()函数用于删除dataframe数据中的缺失数据，即 删除NaN数据....‘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...NaN NaT 1 Batman Batmobile 1940-04-25 2 Catwoman Bullwhip NaT 只保留至少2个非NA值的行...toy born 1 Batman Batmobile 1940-04-25 2 Catwoman Bullwhip NaT 从特定列中查找缺少的值：
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。...NaN,NaN],[8,8,NaN]]) df1 代码结果： 0 1 2 0 1.0 2.0 3.0 1 NaN NaN 2.0 2 NaN NaN NaN 3 8.0 8.0 NaN 用常数填充...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...inplace=True) df1 代码结果： 0 1 2 0 1.0 2.0 3.0 1 0.0 0.0 2.0 2 0.0 0.0 0.0 3 8.0 8.0 0.0 传入method=” “改变插值方式...1.0 1 4 7 0 NaN 5.0 2 6 5 5 NaN NaN 3 1 9 9 NaN NaN 4 4 8 1 5.0 9.0 df2.fillna(method='ffill')#用前面的值来填充
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)),...当strategy == “constant"时，fill_value被用来替换所有出现的缺失值（missing_values）。...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。...from sklearn.impute import SimpleImputer # 案例1 df3 = df.copy() # 副本 # 使用impute.SimpleImputer类进行缺失值填充前
['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
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。...用于填充缺失值的fillna()方法的语法为： fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast...=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
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...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。...>>> df.fillna(0) A B C D 0 0.0 2.0 0.0 0 1 3.0 4.0 0.0 1 2 0.0 0.0 0.0 5 3 0.0 3.0 0.0 4 # 使用后边或前边的值填充缺失值..."这一列从数据中去掉 housing.drop("total_bedrooms", axis=1) # option 3 使用"total_bedrooms"的中值填充缺失值 median = housing
#导入库 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import Imputer #生成缺失数据 df=pd.DataFrame...做缺失值处理 nan_result_pd1 = df.fillna(method='backfill') #用后面的值替换缺失值 print(nan_result_pd1) col1...5 1.002177 0.448844 -0.584634 -1.038151 nan_result_pd2 = df.fillna(method='bfill',limit=1) #用后面的值替换缺失值...0.459114 -1.038151 5 1.002177 0.448844 -0.584634 -1.038151 nan_result_df3=df.fillna(method='pad') #用前面的值替换缺失值...0.000000 5 1.002177 0.448844 -0.584634 -1.038151 nan_result_df5=df.fillna({'col2':1.1,'col4':1.2}) #用不同值替换不同列的缺失值
该函数主要用于滤除缺失数据。 如果是Series,则返回一个仅含非空数据和索引值的Series，默认丢弃含有缺失值的行。...xx.dropna() 对于DataFrame: data.dropna(how = 'all') # 传入这个参数后将只丢弃全为缺失值的那些行 data.dropna(axis = 1)...# 丢弃有缺失值的列（一般不会这么做，这样会删掉一个特征） data.dropna(axis=1,how="all") # 丢弃全为缺失值的那些列 data.dropna(axis=0,subset...= ["Age", "Sex"]) # 丢弃‘Age’和‘Sex’这两列中有缺失值的行 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
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。...np.nan return ret modify(430,1414) 为了方便查看效果，我们只看2个品类 ['Salad','Izze'] 现在我们希望使用同组 item_name 对应的值填充其缺失值...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？
p=8287 介绍 缺失值被认为是预测建模的首要障碍。因此，掌握克服这些问题的方法很重要。 估算缺失值的方法的选择在很大程度上影响了模型的预测能力。...如果X1缺少值，那么它将在其他变量X2到Xk上回归。然后，将X1中的缺失值替换为获得的预测值。同样，如果X2缺少值，则X1，X3至Xk变量将在预测模型中用作自变量。稍后，缺失值将被替换为预测值。...默认情况下，线性回归用于预测连续缺失值。Logistic回归用于分类缺失值。一旦完成此循环，就会生成多个数据集。这些数据集仅在估算的缺失值上有所不同。...有98个观测值，没有缺失值。Sepal.Length中有10个观测值缺失的观测值。同样，Sepal.Width等还有13个缺失值。 我们还可以创建代表缺失值的视觉效果。 ...然后，将 加性模型（非参数回归方法）拟合到从原始数据中进行替换得到的样本上，并使用非缺失值（独立变量）预测缺失值（充当独立变量）。 然后，它使用预测均值匹配（默认）来插补缺失值。
处理缺失值选择处理缺失值的方法Pandas的缺失值处理缺失值 《Python数据科学手册》读书笔记 处理缺失值 缺失值主要有三种形式：null、 NaN 或 NA。...Pandas的缺失值 Pandas 用标签方法表示缺失值，包括两种 Python 原有的缺失值： 浮点数据类型的 NaN 值 Python的 None 对象。...填充缺失值 有时候可能并不想移除缺失值， 而是想把它们替换成有效的数值。有效的值可能是像 0、 1、 2 那样单独的值， 也可能是经过填充或转换得到的。...虽然你可以通过isnull() 方法建立掩码来填充缺失值，Pandas 为此专门提供了一个 fillna() 方法， 它将返回填充了缺失值后的数组副本。...， 需要填充的缺失值前面没有值， 那么它就仍然是缺失值。
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...，填充的不好就没价值，很矛盾 3.剔除或者设置哑变量 个人给出一个第二个方法的优化思路，供参考： 假设存在val1~val10的自变量，其中val1存在20%以上的缺失，现在用val2-val10的变量去填充...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...-5点均为新填充点，及该点为危险点 5.2假设存在新填出点x，x距离最近的非缺失case距离大于预先设置的阀值（一般为离群处理后，所有非缺失case到缺失case距离的平均），及该点为危险点 6.危险点可以重新进行
对缺失值进行填充，填充时就需要考虑填充的逻辑了，本质是按照不同的填充逻辑来估算缺失值对应的真实数据 在scikit-learn中，通过子模块impute进行填充，提功了以下几种填充方式 1....单变量填充 这种方式只利用某一个特征的值来进行填充，比如特征A中包含了缺失值，此时可以将该缺失值填充为一个固定的常数，也可以利用所有特征A的非缺失值，来统计出均值，中位数等，填充对应的缺失值，由于在填充时...多变量填充 这种方式在填充时会考虑多个特征之间的关系，比如针对特征A中的缺失值，会同时考虑特征A和其他特征的关系，将其他特征作为自变量，特征A作为因变量，然后建模，来预测特征A中缺失值对应的预测值，通过控制迭代次数...KNN填充 K近邻填充，首先根据欧几里得距离计算与缺失值样本距离最近的K个样本，计算的时候只考虑非缺失值对应的维度，然后用这K个样本对应维度的均值来填充缺失值，代码如下 >>> from sklearn.impute...在实际分析中，缺失值填充的算法还有很多，但是在scikit-learn中，主要就是集成了这3种填充方法。
# 导入相关库 import numpy as np import pandas as pd 什么是缺失值 在了解缺失值（也叫控制）如何处理之前，首先要知道的就是什么是缺失值？...在 Pandas 的眼中，这些都属于缺失值，可以使用 isnull() 或 notnull() 方法来操作。...除了可以丢弃缺失值外，也可以填充缺失值，最常见的是使用 fillna 完成填充。...fillna 这名字一看就是用来填充缺失值的。 填充缺失值时，常见的一种方式是使用一个标量来填充。例如，这里我样有缺失的年龄都填充为 0。...但是我也说过了，这些在 Pandas 的眼中是缺失值，有时候在我们人类的眼中，某些异常值我们也会当做缺失值来处理。
pandas在设计之初，就考虑了这种缺失值的情况，默认情况下，大部分的计算函数都会自动忽略数据集中的缺失值，同时对于缺失值也提供了一些简单的填充和删除函数，常见的几种缺失值操作技巧如下 1....默认的缺失值 当需要人为指定一个缺失值时，默认用None和np.nan来表示，用法如下 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd # None被自动识别为...缺失值的填充 通过fillna方法可以快速的填充缺失值，有两种填充方式, 用法如下 >>> a = pd.Series([1, 2, None, 3]) >>> a 0 1.0 1 2.0 2 NaN...float64 # method参数，指定一种方法来填充缺失值 # pad方法，表示用NaN前面一个值来进行填充 >>> a.fillna(method = 'pad') 0 1.0 1 2.0 2 2.0...同时，通过简单上述几种简单的缺失值函数，可以方便地对缺失值进行相关操作。
它通过将待填充的数据集中的每个缺失值视为一个待估计的参数，然后使用其他观察到的变量进行预测。对于每个缺失值，通过从生成的多个填充数据集中随机选择一个值来进行填充。...对于小数据集 如果某列缺失值40%，则可以将该列直接删除。 而对于缺失值在>3%和<40%的数据，则需要进行填充处理。...对于大数据集: 缺失值< 10%可以使用填充技术 缺失值> 10%则需要测试相关性并决定该特征是否值得用于建模后逐行删除缺失记录 删除是处理缺失数据的主要方法，但是这种方法有很大的弊端，会导致信息丢失。...它将待填充的缺失值视为需要估计的参数，然后使用其他已知的变量作为预测变量，通过建立一系列的预测方程来进行填充。每个变量的填充都依赖于其他变量的估计值，形成一个链式的填充过程。...步骤： 初始化：首先，确定要使用的填充方法和参数，并对数据集进行初始化。 循环迭代：接下来，进行多次迭代。在每次迭代中，对每个缺失值进行填充，使用其他已知的变量来预测缺失值。
本文中主要是利用sklearn中自带的波士顿房价数据，通过不同的缺失值填充方式，包含均值填充、0值填充、随机森林的填充，来比较各种填充方法的效果 ?...有些时候会直接将含有缺失值的样本删除drop 但是有的时候，利用0值、中值、其他常用值或者随机森林填充缺失值效果更好 sklearn中使用sklearn.impute.SimpleImputer类填充缺失值...填充缺失值 先让原始数据中产生缺失值，然后采用3种不同的方式来填充缺失值 均值填充 0值填充 随机森林方式填充 波士顿房价数据 各种包和库 import numpy as np import pandas...由于是从最少的缺失值特征开始填充，那么需要找出存在缺失值的索引的顺序：argsort函数的使用 X_missing_reg = X_missing.copy() # 找出缺失值从小到大对应的索引值...，被选出来要填充的特征的非空值对应的记录 Xtest = df_0[ytest.index, :] # 空值对应的记录 # 随机森林填充缺失值 rfc = RandomForestRegressor
数据处理过程中，经常会遇到数据有缺失值的情况，本文介绍如何用Pandas处理数据中的缺失值。 一、什么是缺失值 对数据而言，缺失值分为两种，一种是Pandas中的空值，另一种是自定义的缺失值。 1....Pandas中的空值有三个：np.nan (Not a Number) 、 None 和 pd.NaT(时间格式的空值，注意大小写不能错)，这三个值可以用Pandas中的函数isnull()，notnull...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)。...除了可以在fillna()函数中传入method参数指定填充方式外，Pandas中也实现了不同填充方式的函数，可以直接调用。...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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