資料清洗 DataFrame中的空值處理

資料清洗是一項複雜且繁瑣的工作，同時也是整個資料分析過程中最為重要的環節。

在python中空值被顯示為nan。首先，我們要構造乙個包含nan的dataframe物件。

>>> 

import numpy as np
>>> 
import pandas as pd
>>> 
from pandas import series,dataframe
>>> 
from numpy import nan as nan
>>> data = dataframe([[12,'man','13865626962'],[19,'woman',nan],[17,nan,nan],[nan,nan,nan]],columns=['age','***','phone'])
>>> data
age    ***        phone
012.0    man  13865626962
119.0  woman          nan
217.0    nan          nan
3   nan    nan          nan

>>> data.dropna(axis=0, how='all')

age    ***        phone
012.0    man  13865626962
119.0  woman          nan
217.0
nannan

>>> data.dropna(axis=0, how='any')

age  ***        phone
012.0  man  13865626962

>>> data.dropna(axis=1, how='all')

age    ***        phone
012.0    man  13865626962
119.0  woman          nan
217.0
nannan
3nan
nannan

>>> data.dropna(axis=1, how='any')

empty
dataframe
columns: 
index: [0, 1, 2, 3]

如果不想過濾（去除）資料，我們可以選擇使用fillna()方法填充nan，這裡，作者使用數值』0』替代nan,來填充dataframe。

>>> data.fillna(0)

age    ***        phone
012.0    man  13865626962
119.0  woman            0
217.000
30.0
00

>>> data.fillna()

age    ***        phone
012.0    man  13865626962
119.0  woman          666
217.0
233666
3nan
233666

DataFrame學習三 資料清洗

3.1 去重 data.duplicated 標記出哪些是重複的 true data.drop duplicates 直接將重複刪除,預設保留第一條 3.2 處理缺失資料 data.dropna 預設為整行刪除 data.dropna how all axis 1,inplace true how ...

python中DataFrame資料幀的統計方法

我們把每乙個column作為乙個樣本資料集，就可以對其進行一些統計學方法的計算，比如求和sum 求平均mean 求方差var 求標準差std 求個數count 求最大值max 求最小值min，等操作。我們用以下 來進行演示 import pandas as pd dict data df data ...

DataFrame中關於object資料型別的說明

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