dropna 第4页

pandas交叉表与透视表pd.crosstab()和pd.pivot_table()函数详解

index,columns,values=None,rownames=None,colnames=None,aggfunc=None,margins=False,margins_name='All',dropna

learning-striving·2022-12-02 11:42

5 用Pandas库处理数据（透视表和交叉表）

values=None,index=None,columns=None,aggfunc:'AggFuncType'='mean',fill_value=None,margins:'bool'=False,dropna

秃头少女Emily·2022-12-01 07:24

【Python处理EXCEL】基础操作篇2：Python对EXCEL数据的预处理

目录一、熟悉数据1.1shape1.2info1.3head1.4describe二、数据预处理2.1缺省值的处理2.1.1isnull()检查缺省值2.1.2dropna()缺省值的删除2.1.3fillna

二十六夜.·2022-11-29 07:10

2022年泰迪杯数据分析_B题：银行客户忠诚度分析赛题数据_任务一

第四题第五题全部可实现文件均放在了我的资源里面任务1.1（1）首先，使用pandas将数据导入，查看数据的详细信息，发现education、default、marital、job等字段存在明显缺失值，使用dropna

IT渣渣者魏某某·2022-11-28 10:09

python颜色风格,可视化库seaborn的风格和颜色以及热度图

train.csv')cols=['Survived','Pclass','Sex','Age','SibSp','Parch','Fare','Embarked']titanic=titanic[cols].dropna

异想天开的猴·2022-11-26 18:56

Pandas 删除某列指定值所在的行

1.data.dropna()默认参数：data.dropna(axis=0,how='any',thresh=None,subset=None,inplace=False)1-1axis确定删除存在缺失值的行或者是列

DonngZH·2022-11-23 19:11

Python pandas 删除指定行/列数据

目录1.滤除缺失数据dropna()1)滤除含有NaN值的所有行2)滤除含有NaN值的所有列3)滤除元素都是NaN值的行4)滤除元素都是NaN值的列5)滤除指定列中含有缺失的行2.删除重复值drop_duplicates

永远在减肥永远110的的小潘·2022-11-23 19:39

Python数据分析入门笔记3——数据预处理之缺失值

数据读取Python数据分析入门笔记系列文章目录前言一、数据清理概述1.缺失值的处理方式2.重复值的处理方式3.异常值的处理方式二、缺失值的检测1.缺失值2.缺失值的检测三、缺失值的处理1.删除缺失值——dropna

奥特曼打小白·2022-11-21 22:43

kaggle之California Housing Data (1990)sklearn

df.head())print(df.shape)df=df.drop(["longitude","ocean_proximity"],1)df.head()##由于近海的值与经度的值差不多，故删除df.dropna

love2study·2022-11-21 06:12

Pandas删除缺失数据函数--dropna

在pandas中，dropna函数分别存在于DataFrame、Series和Index中，下面我们以DataFrame.dropna函数为例进行介绍，Series和Index中的参数意义同DataFrame

FutureForMe@·2022-11-20 15:04

【Pandas总结】第四节 Pandas 缺失值处理（通过实例进行演示）

文章目录核心知识点一、检测空值:`isnull()``notnull()`二、删除空值:`dropna()`三、填充空值:`fillna()`实例结果对比一、读入数据二、去掉无用的行三、去掉全部为空值的列四

这么神奇·2022-11-19 08:26

实战项目：餐厅订单数据分析：订单维度和时间维度

什么菜最受欢迎点菜的种类点菜的数量消费金额最大平均消费针对时间日期进行分析：点菜量比较集中的时间哪一天订餐数量最大星期几就餐人数最多2.技术点导入数据：pd.read_excel()拼接数据：pd.concat([列1,…],axis=0)删除空值：data.dropna

S1406793·2022-11-01 14:46

python函数总结记录（2022）

list3.getattr()函数4.pandas.DataFrame.agg5.pandas.DataFrame.merge6.pandas.DataFrame.duplicated6.pandas中的dropna

小帅吖·2022-10-17 10:10

pandas数据清洗的7种方式

就是所谓的空值，必须要进行处理才能进行下一步分析空值的处理方式有很多种，一般是删除或者填充Excel通过“查找和替换”功能实现空值的统一替换：通过“定位”删除空值：pandas处理空值的方式比较灵活，可以使用dropna

菜鸟学Python数据分析·2022-10-11 19:21

python pandas dropna 删除空值/缺失值(DataFrame)

文章目录一、函数参数二、例子详解2.1载入库2.2构建一个DataFrame2.3默认参数2.4axis2.5how2.6thresh2.7subset一、函数参数函数形式：dropna(axis=0,

数据分析小鹏友·2022-09-30 13:01

Part6:Pandas 三类函数对缺失值的处理

Pandas对缺失值的处理Pandas使用这些函数处理缺失值:.isnull和notnull:检测是否是空值，可用于df和series.dropna:丢弃、删除缺失值axis:删除行还是列，{0or'index

编程贝多芬·2022-09-12 07:45

Pandas | value_counts() 的详细用法

返回得是Series对象value_counts(values,sort=True,ascending=False,normalize=False,bins=None,dropna=True)sort=

小鱼干儿♛·2022-09-02 07:57

数据竞赛—二手车价格预测-—建模调参

而内存会出现不够用的情况，可以通过修改特征的数据类型，从而达到优化压缩的目的DataFrame.memory_usage(index=True,deep=False)返回每列的内存使用情况pandas中.dropna

你会弹琴吗·2022-08-23 08:10

【数据分析系列】Python数据预处理总结篇

目录1.缺失值处理1.1删除缺失值dropna1.2填充/替换缺失数据-fillna、replace1.3缺失值插补(mean,median,mode,ffill,lagrange)2.异常值处理2.13σ

CHRN晨·2022-08-16 17:29

Python pandas处理缺失值方法详解(dropna、drop、fillna)

:对于option3总结面对缺失值三种处理方法：option1：去掉含有缺失值的样本（行）option2：将含有缺失值的列（特征向量）去掉option3：将缺失值用某些值填充（0，平均值，中值等）对于dropna

·2022-08-16 10:43

python pandas数据处理之删除特定行与列

目录dropna()方法过滤任何含有缺失值的行方法一：dropna()其他参数解析方法二：替换并删除，Pythonpandas如果某列值为空，过滤删除所在行数据总结dropna()方法过滤任何含有缺失值的行

·2022-08-16 10:11

pandas数据清洗(缺失值和重复值的处理)

目录前言缺失值处理缺失值的判断缺失值统计缺失值筛选缺失值类型插入缺失值缺失值填充插值填充interpolate()的具体参数缺失值删除缺失值删除dropna重复值处理重复值查找删除重复值drop删除数据数据替换

·2022-08-11 17:57

利用Seaborn绘制20个精美的pairplot图

hue参数diag_kind参数palette参数markers参数height参数aspect参数corner参数vars参数-x_vars/y_vars参数-plot_kws/diag_kws参数-dropna

·2022-07-27 19:10

Pandas缺失值删除df.dropna()的使用

函数参数函数形式：dropna(axis=0,how=‘any’,thresh=None,subset=None,inplace=False)参数：axis：0或’index’，表示按行删除；1或’columns

·2022-07-24 10:20

python 使用Pandas进行数据清洗

文章目录数据缺失缺失值检测isnull()丢弃缺失值dropna()缺失值填充fillna()数据重复去重复值drop_duplicates()数据不一致值替换replace异常值处理数据清洗：对采集的数据进行重新审查和校验的过程

锵锵锵锵~蒋·2022-07-13 07:39

pandas函数及方法

目录1.weekday()和reindex()的组合2.query方法3.eval方法4.assign函数5.merge函数6.groupby函数7.pd.to_datetime()时间转换8.df.dropna

泰勒斯霁月·2022-07-03 07:28

端到端的机器学习项目

端到端的机器学习项目一、关于RMSE和MAE的理解二、快速查看数据结构三、创建测试集四、地理数据可视化可视化参数查找关联五、数据清洗pandas的dropna()函数pandas的drop函数Imputerfit

「已注销」·2022-07-01 07:10

Pandas 学习笔记

df.shape[0]len(df)3.查看数据类型df.dtypes4.获取unique及其个数df['A'].unique()len(df['A'].unique())5.去掉全為NaN的行df.dropna

东东隆东抢·2022-06-17 12:27

【pandas drop()和dropna()函数使用详解】

drop和dropna的用法详解进行数据清洗时，经常会遇到缺失值。

一杯冰糖·2022-06-11 15:00

Pandas基本操作总结 excel读取和数据清洗

指定读取表格时要跳过前面空行的行数#2筛选某列不是空值的所有行df.loc[df["某列"].notnull(),:]┗━━━━━━━┳━━━━━━━┛↓筛选某列不为空值的所有行筛选行后选取所有列#3删掉整个的空行或空列df.dropna

ddxn417·2022-06-11 15:29

pandas计数函数：value_counts( )的使用

函数体及主要参数：value_counts(values,sort=True,ascending=False,normalize=False,bins=None,dropna=True)参数说明：sort

波尔德·2022-05-31 07:35

如何利用Pandas删除某列指定值所在的行

目录前言1.data.dropna()1-1axis确定删除存在缺失值的行或者是列1-2how确定存在缺失值时，是否删除行或者列1-3thresh=n表示保留至少含有n个非na数值的行1-4subset

·2022-04-27 16:23

Python处理数据中的空值（缺失值）时用到的dropna()函数和fillna()函数总结，通过示例弄懂这两个函数的用法。

这时候就可以用dropna和fillna两个函数来实现空值的处理。目录（一）、dropna()函数的用法。（二）、fillna()函数的用法（一）、dropna()函数的用法。

小刘爱编程·2022-04-27 11:13

Python pandas删除指定行/列数据的方法实例

目录1.滤除缺失数据dropna()1)滤除含有NaN值的所有行2)滤除含有NaN值的所有列3)滤除元素都是NaN值的行4)滤除元素都是NaN值的列5)滤除指定列中含有缺失的行2.删除重复值drop_duplicates

·2022-03-10 16:26

python中pivot函数用法_Python pandas.DataFrame.pivot_table函数方法的使用

DataFrame.pivot_table(self,values=None,index=None,columns=None,aggfunc='mean',fill_value=None,margins=False,dropna

weixin_39534780·2022-03-10 07:03

Python Pandas中缺失值NaN的判断,删除及替换

目录前言1.检查缺失值NaN2.Pandas中NaN的类型3.NaN的删除dropna()3.1删除所有值均缺失的行/列3.2删除至少包含一个缺失值的行/列3.3根据不缺少值的元素数量删除行/列3.4删除特定行

·2022-02-25 16:06

pandas 缺失值与空值处理

Indicatemissingvalues.DataFrame.notna:Indicateexisting(non-missing)values.DataFrame.fillna:Replacemissingvalues.Series.dropna

洲洲洲xxx·2022-02-21 14:25

2.21 透视表及交叉表

pd.pivot_table(data,values=None,index=None,columns=None,aggfunc='mean',fill_value=None,margins=False,dropna

夏日春风·2022-02-20 21:45

Pandas库数据基本处理

Pandas常用预处理办法使用关于泰坦尼克号的获救人信息csv表格进行常见的数据预处理缺失值的剔除pivot_table()函数对数据进行透视处理dropna()方法对缺失值进行丢弃.loc()函数对变量进行定位

Blanche117·2022-02-20 20:52

筛选DataFrame缺失值

DataFrame下dropna()代码示例1.默认情况下，dropna()会删除包含缺失值的行#这种情况下，其实是drop(axis=0,how=‘any’)data=pd.DataFrame([[1,6.5,3

cbright63·2022-02-20 07:10

Python Pandas删除替换并提取其中的缺失值NaN(dropna,fillna,isnull)

目录前言Pandas中缺少值NaN的介绍将缺失值作为Pandas中的缺少值NaN缺少值NaN的删除方法删除所有值均缺失的行/列删除至少包含一个缺失值的行/列根据不缺少值的元素数量删除行/列删除特定行/列中缺少值的列/行pandas.Series替换（填充）缺失值用通用值统一替换为每列替换不同的值用每列的平均值，中位数，众数等替换替换为上一个或下一个值指定连续更换的最大数量pandas.Series

·2022-02-15 12:54

pandas使用

DataFrame删掉有缺失值的数据我们可以删掉有缺失值的数据，你可以选择删除行或者删除列用的都是DataFrame.dropna()，当然Series也有dropna方法cframe=frame[frame.a.notnull

Master_K·2022-02-11 01:49

pandas-组操作-拆分-应用-组合（groupby）（一）

axis=0,level=None,as_index=True,sort=True,group_keys=True,squeeze=NoDefault.no_default,observed=False,dropna

一个IT小白·2022-02-05 07:15

pandas数据清洗（缺失值、异常值和重复值处理）

常见的能够自动处理缺失值的模型包括：KNN、决策树和随机森林、神经网络和朴素贝叶斯）pandas中用到的的api：dataframe.isnull()#判断是否有缺失值dataframe.dropna(

IT之一小佬·2022-02-04 17:26

数据分析工具Pandas基础数据清洗--处理缺失数据、处理重复数据、替换数据处理

实际项目中可能需要不止一次地执行这些清洗操作处理缺失数据：判断是否存在缺失值，ser_obj.isnull(),df_obj.isnull()，可以结合any()判断行/列中是否存在缺失值1.丢弃缺失数据：dropna

梦想家DBA·2022-02-04 17:17

pandas || df.dropna() 缺失值删除操作

df.dropna()函数用于删除dataframe数据中的缺失数据，即删除NaN数据.官方函数说明：DataFrame.dropna(axis=0,how='any',thresh=None,subset

·2021-12-02 15:28

聊聊python dropna()和notnull()的用法区别

,'j','k'],'c':['12r','45h','45u','456u']}frame1=DataFrame(data)print(frame1)print('\n')print(frame1.dropna

·2021-10-29 10:41

前程无忧岗位数据爬取+Tableau可视化分析

index_col=0)数据去重与空值处理df.drop_duplicates(subset=['公司名称','岗位名称'],inplace=True)df[df['招聘人数'].isnull()]df.dropna

·2021-10-03 21:51

pandas 删除空值

pandas删除空值目的：将该含有过多空值的行/列删除DataFrame.dropna(axis=0,how='any',thresh=None,subset=None,inplace=False)参数解释

生产队的驴儿·2021-08-22 22:34

【数据处理】【数据清洗】【7.1 处理缺失值】 2021-06-20

image.png7.1.1过滤缺失值Series上使用dropna方法，会返回Series中所有非空数据及其索引值。处理DataFrame对象时dropna默认会删除所有包

xrdcc·2021-07-04 13:41

推荐频道

dropna