dropna 第6页

用python进行数据分析（二：数据处理）

：1data.isnull()#查看所有缺失值2data.isnull().any()#获取含有缺失值的列3data.isnull().all()#获取全部为NA的列删除缺失值：data2=data.dropna

weixin_30379531·2020-09-10 18:55

pandas下——进阶学习

了解缺失信息、三种缺失符号、Nullable类型与NA符号、NA的特性、convert_dtypes方法缺失数据的运算与分组：加号与乘号规则、groupby方法中的缺失值填充与剔除：fillna方法、dropna

humashanshao·2020-08-26 08:04

快速解释如何使用pandas的inplace参数的使用

让我们来看看一些使用inplace的函数的例子:fillna()dropna()sort_values

·2020-08-23 17:04

数据分析之Kaggle Titanic竞赛——第二章：数据清洗及特征处理、数据重构、可视化

：数据清洗及特征处理、数据重构、可视化0.前言1.数据清洗及特征处理1.1缺失值观察与处理1.1.1缺失值观察1.1.2缺失值处理（1）处理缺失值的思路：（2）对Age列的数据的缺失值进行处理：（3）dropna

Jelly Zhu·2020-08-22 14:32

pandas中的None与NaN （二）

pandas中的None与NaN的操作(2)过滤函数dropna()dropna()函数的使用(3)填充函数Series/DataFramefillna()将值为NaN的填充为-1.0填充前的数据df3

YimmyLee·2020-08-22 14:17

数据预处理时的一些基本操作

（删除列），inplace=True（对原dataframe进行操作）2、判断哪一列有空值：df.isnull().any()如果有空值则该列返回True，否则返回False3、删除值含空的数据df.dropna

·Barton··2020-08-22 14:29

python数据分析与挖掘（二十一）--- Pandas高级处理-缺失值处理

在pandas中我们处理起来非常容易判断数据是否为NaN：pd.isnull(df),pd.notnull(df)处理方式：存在缺失值nan,并且是np.nan:1删除存在缺失值的：dropna(axis

python爬虫人工智能大数据·2020-08-22 14:37

pandas 缺省值 NaN 处理

方法说明dropna根据标签的值中是否存在缺失数据对轴标签进行过滤（删除），可以通过阙值的调节对缺失值的容忍度fillna用指定值或者插值的方式填充缺失数据，比如：ffill或者bfillisnull返回一个含有布尔值得对象

诗雨时·2020-08-22 14:11

pandas中选取某行为缺失值的数据，并返回

1、df.dropna()可以返回去掉NaN的df结果集。

superXX07·2020-08-22 14:32

数据清洗及特征处理

Task02数据清洗及特征处理2.1缺失值观察与处理df.isnull().sum()处理缺失值df[df['Age']==np.nan]=0删除缺失值df.dropna().head(3)填补缺失值df.fillna

四格积木·2020-08-22 13:17

pandas——如何处理NaN数据

函数含义dropna(axis,how)删除整行或整列（axis是按照啥方向，how是删的条件，这俩都是可选的）d.fillna(num)用num来替代其中的NaNd.isnull()返回一个boolmatrix

爱吃萝卜的小青菜·2020-08-22 13:01

机器学习之数据预处理-构造好的训练数据集

一缺失数据的处理df.isnull().sum()得到每列缺失值数量（1）将存在缺失值的特征或样本删除df.dropna()删除数据集中包含缺失值的行df.dropna(axis=1)删除数据集中至少包含一个

阳光zfc·2020-08-22 13:14

2020-08-21 泰坦尼克号数据清洗和特征工程

、重复值、异常值、数据转换等等缺失值观察与处理任务一:观察缺失值任务二:对缺失值进行处理#观察缺失值#方法一df.info()#方法二df.isnull().sum()#处理缺失值：#drop掉df.dropna

LYY1045691954·2020-08-22 12:36

Pandas的stack和unstack

DataFrame.stack(self,level=-1,dropna=True)#https://pandas.p

小白菜_scc·2020-08-22 11:46

【Python数据科学手册】Pandas——五、处理缺失值

的缺失值1).None：Python对象类型的缺失值2).NaN：数值类型的缺失值3).Pandas中NaN与None的差异3.处理缺失值1）.发现缺失值isnull()和notnull()2）.剔除缺失值dropna

Mercy92·2020-08-22 11:47

pandas中stack()和unstack()

stack()含义：该操作会将列中数据透视到行参数说明：#参数DataFrame.stack(self，level=-1，dropna=True)#参数说明level:默认为-1，即列索引的最后一级dropna

cbright63·2020-08-22 11:54

跟着Datawhale动手学数据分析2

查看缺失值#判断列有无缺失值df.isnull().any()#查看具体缺失值个数df.Age.isnull().sum()处理缺失值dropna函数：移除有缺失值的行fillna

lugan5566·2020-08-22 11:50

使用pandas进行数据清洗

www.cnblogs.com/stream886/p/6021743.html目录：数据表中的重复值duplicated()drop_duplicated()数据表中的空值/缺失值isnull()¬null()dropna

u010779707·2020-08-22 03:37

时间序列数据分析出现 LinAlgError: SVD did not converge 错位

时间序列通过ADF单位根平稳性检验时出现LinAlgError:SVDdidnotconverge错位提示时主要是因为差分后没有去除d阶差分中产生的d个nan值解决办法将差分后的数据dropna即可

紫头蒜·2020-08-22 03:21

Pandas系列（十三）-其他常用功能

df.column_name.value_counts()Series.value_counts(normalize=False,sort=True,ascending=False,bins=None,dropna

dian19881021·2020-08-22 01:50

Pandas的高级操作

1、缺失值处理1如何处理nan判断数据是否为NaN：>pd.isnull(df),>pd.notnull(df)处理方式：存在缺失值nan,并且是np.nan:1、删除存在缺失值的:dropna(axis

Hazy_Singularity·2020-08-22 00:18

Task2 数据清洗及特征处理_学习笔记

Task2数据清洗及特征处理一、基础知识1、缺失值的查看和处理1.2缺失值的查看1.3对缺失值进行处理1.3.1删除（dropna）1.3.2填充（fillna）2、重复值的查看和处理2.1重复值的查看

Moana11·2020-08-21 23:57

数据处理-处理缺失值、去除空格值、数据分组、虚拟变量

查看缺失值dataframe.isnull()填补缺失值向上填充法.ffill()向下填充法.bfill()将某个特定的值x填充空白值.fillna(x)删除含有缺失值的样本.dropna()trips1

格林黄·2020-08-21 13:35

期末考试成绩自动计算代码

自动计算平均成绩除去智慧树网课成绩有补考，默认成绩最好的一次加入计算"""importpandasaspddf=pd.DataFrame(pd.read_excel('17云计算.xlsx'))#读取文件df=df.dropna

Eden_严·2020-08-20 21:28

tSNE—高维数据降维可视化（实践部分）-Kmeans聚类

('C:/Users/XI/fzql.xls')cust_sale=pd.merge(temp1,temp2,on='CUST_ID',how='inner')cust_sale=cust_sale.dropna

令狐公子·2020-08-20 07:05

函数

dropna()dropna()方法，能够找到DataFrame类型数据的空值（缺失值），将空值所在的行/列删除后，将新的DataFrame作为返回值返回。

gnaHuhSiL·2020-08-19 06:52

数据处理

1处理缺失值函数名描述dropna根据每个标签的值是否缺失数据来筛选轴标签，并根据允许丢失的数据来确定阈值fillna用某些值填充缺失数据或使用插值方法（如’ffill’或’bfill’）isnull返回表明哪些值是缺失值的布尔值

gnaHuhSiL·2020-08-19 06:52

Pandas之数据透视表

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

焰雨追虹·2020-08-18 07:39

wordcloud用来制作中文词云

/data/entertainment_news.csv",encoding='utf-8')dfdf=df.dropna()dfcontent=df.content.values.tolist()content

Soyoger·2020-08-18 01:28

异常数据处理

,np.nan)#替换非法字符为np.nandatas=new_df.dropna(axis=0,how='any')#只要有一个数据为

NongfuSpring-wu·2020-08-16 09:37

python 数据分析（数据清洗与准备——处理缺失值）

数据清洗与准备——处理缺失值一、NA处理方法1、NA处理方法说明：函数名描述dropna根据每个标签的值是否是缺失数据来筛选轴标签，并根据允许丢失的数据量来确定阙值fillna用某些值填充缺失的数据或使用插值方法

诗雨时·2020-08-14 21:17

pandas——交叉表与透视表

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

赵小七--·2020-08-14 12:57

pandas数据处理实践五（透视表pivot_table、分组和透视表实战Grouper和pivot_table）

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

zsffuture·2020-08-14 12:11

pandas DataFrame.pivot_table分类汇总

pivot_table(self,values=None,index=None,columns=None,aggfunc=‘mean’,fill_value=None,margins=False,dropna

Rankiy·2020-08-14 11:16

python中的数据透视表pivot_table参数详解

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

新**成·2020-08-14 10:21

pandas中pivot_table透视表

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

魔术师_·2020-08-14 10:03

Python pivot_table详解

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

EE漫谈·2020-08-14 10:20

Python学习 | 数据清洗和准备

1.1滤除缺失数据1）dropna方法drona方法会丢弃任何含有缺失值的行，如果想丢弃全NA的行或列，传入how='all'参数。

LivLu24·2020-08-13 12:36

Python Pandas 处理空数据/缺失数据 dropna fillna，增加/更新列 assign，分层 qcut，向量函数

Pandas处理空数据/缺失数据，增加/更新列，分层，向量函数数据准备一、处理缺失数据1.1去除有缺失数据的行dropna1.2替换缺失数据fillna二、增加/更新列2.1指定生成列的方式2.2复制现有的列生成新的列

AItrust·2020-08-12 12:48

数据异常值检测和过滤

数据异常值检测和过滤查看数据信息infoheaddescribe使用describe（）函数查看每一列的描述性统计量空值处理：isnull（）判空fillna（）填充dropna（）删除重复值处理：duplicated

my_白白白·2020-08-11 03:50

时间序列预测总结

平滑处理的方式可以采用取前后均值的方法，代码如下：defdiff_smooth(ts):dif=ts.diff().dropna()#差分序列td=dif.describe()#描述性统计得到：min，

pit_man·2020-08-07 15:58

Pandas: count() 与 value_counts() 对比

1.Series.value_counts(self,normalize=False,sort=True,ascending=False,bins=None,dropna=True)返回一个包含所有值及其数量的

程序媛三妹·2020-08-04 18:12

03 -2 numpy与pandas中isnull()、notnull()、dropna()、fillna()处理丢失数据的理解与实例

引入三剑客importnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSeries,DataFrame处理丢失数据1.有两种丢失数据：None:Python自带的数据类型不能参与到任何计算中np.nan(NaN):float类型能参与计算，但结果总是NaNnp.nan+9结果为：nan2.np.nan（NaN）数组直接运算会得到nan，但可以使用np.nan*()

luqin_·2020-08-04 12:49

整理一些用Pandas进行数据预处理的操作

',encoding='gbk',thousands=',',usecols=column_num)删除空值行针对部分列#这里的any是针对某一行，subset中有任何一个为空，就删除该行df=df.dropna

Edward-liang·2020-08-04 09:28

贷款利润最大化——利用随机森林和逻辑回归进行分类

2007=pd.read_csv('LoanStats3a.csv',skiprows=1)half_count=len(loans_2007)/2#删除空值记录loans_2007=loans_2007.dropna

英雄不问出处Prome·2020-08-03 23:05

读取csv文件时，发现内容文本中也带有逗号？！

附：panda删除空值行或列DataFrame.dropna(axis=0

是真想不出昵称啊·2020-08-03 22:48

python自学篇十六[pandas——数据分析（二）：读取文件+索引+NaNs处理方法]

基本功能一.数据文件读取/文本数据读取1.pandas：数据文件读取2.读取csv文件3.读取txt文件二.索引、选取和数据过滤1.指定行头部2.切片获取内容三.pandas：缺省值NaN处理方法1.dropna1

目遇之而成色·2020-08-03 10:31

新闻分类问题

/data/val.txt',names=['category','theme','URL','content'],encoding='utf-8')df_news=df_news.dropna()#print

wewinwe·2020-08-03 08:00

python--缺失值处理

df[df.notnull()]df.dropna()#将所有含有nan项的row删除df.dropna(axis=1,thresh=3)#将在列的方向上三个为NaN的项删除df.dropna(how=

没人关注·2020-08-03 08:32

Pandas高级处理--缺失值处理

高级处理pandas的缺失值类型应用replace实现数据的替换应用dropna实现缺失值的删除应用fillna实现缺失值的填充应用isnull判断是否有缺失数据NaN如何处理nan判断是否为空pd.isnull

旱地有根胡萝卜·2020-07-31 14:33

推荐频道

dropna