第十二节：pandas缺失数据处理

数据丢失(缺失)在现实生活中总是一个问题. 机器学习和数据挖掘等领域由于数据缺失导致的数据质量差,在模型预测的准确性上面临着严重的问题. 在这些领域,缺失值处理是使模型更加准确和有效的重点. 使用重构索引(reindexing),创建了一个缺少值的DataFrame. 在输出中,NaN表示不是数字的值. 一.检查缺失值 为了更容易地检测缺失值(以及跨越不同的数组dtype),Pandas提供了isnull()和notnull()函数,它们也是Series和DataFrame对象的方法  示例1

一下代码的前提:import pandas as p 缺失数据是数据分析中的常见现象.pandas使用浮点值NaN(Not a Number)表示浮点和非浮点数组中的缺失数据.它只是一个便于被检测出来的标记而已.python内置的None值也会被当作NA处理. 1 >>> string_data = pd.Series(['aardvark', 'artichoke', np.nan, 'avocado']) 2 >>> string_data 3 0 aardvark

前言 pandas有着强大的日期数据处理功能,本期我们来了解下pandas处理日期数据的一些基本功能,主要包括以下三个方面: 按日期筛选数据 按日期显示数据 按日期统计数据 运行环境为 windows系统,64位,python3.5. 1 读取并整理数据 首先引入pandas库 import pandas as pd 从csv文件中读取数据 df = pd.read_csv('date.csv', header=None) print(df.head(2)) 0 1 0 2013-10-24 3

介绍 Pandas 是非常著名的开源数据处理库,我们可以通过它完成对数据集进行快速读取.转换.过滤.分析等一系列操作.同样,Pandas 已经被证明为是非常强大的用于处理时间序列数据的工具.本节将介绍所有 Pandas 在时间序列数据上的处理方法. 知识点 创建时间对象 时间索引对象 时间算术方法 创建时间对象 在 Pandas 中关于时间序列的常见对象有 6 种,分别是 Timestamp(时间戳).DatetimeIndex(时间戳索引).Period(时间段).PeriodIndex(时间

Python matplotlib模块,是扩展的MATLAB的一个绘图工具库,它可以绘制各种图形 建议安装 Anaconda后使用 ,集成了很多第三库,基本满足大家的需求,下载地址,对应选择python 2.7 或是 3.5 的就可以了: https://www.continuum.io/downloads#windows 脚本默认执行方式:              1.获取当前文件夹下的1.log文件              2.将数据格式化为矩阵              3.以矩阵的列

目录 1  数据合并 1.1  实现数据库表join功能 1.2  实现union功能 2  数据转换 2.1  轴旋转 2.2  数据转换 2.2.1  去重 2.2.2  对某一列运用函数 2.2.3  重命名行和列名 2.2.4  离散化 2.2.5  过滤数据 2.2.6  转换为onehot表示 2.2.7  字符串操作 数据合并 实现数据库表join功能 当我们有多张表的时候, 经常会遇到的一个问题就是, 如何把这些表关联起来, 我们可以想想我们在数据库的时候, 进场会遇到表连接的问

一.生成数据表1.首先导入pandas库,一般都会用到numpy库,所以我们先导入备用: 1.import numpy as np    2.import pandas as pd 2.导入CSV或者xlsx文件: 1.df = pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=1))  2.df = pd.DataFrame(pd.read_excel('name.xlsx')) 3.用pandas创建数据表:import pandas as pd 1.df

> open<-c(2529,2468,2417,NA) > high<-c(2529,2483,2419,2419) > SSEC<-data.frame(open=open,high=high) > SSEC open high 1 2529 2529 2 2468 2483 3 2417 2419 4   NA 2419 > which(is.na(SSEC),arr.ind = TRUE) row col [1,]   4   1 > na.o

第6章 深入pandas:数据处理 117 6.1 数据准备 117 合并 1234567891011 #merge是两个dataframe共同包含的项import numpy as npimport pandas as pdframe1 = pd.DataFrame( {'id':['ball','pencil','pen','mug','ashtray'], 'price': [12.33,11.44,33.21,13.23,33.62]})print(frame1)print()frame