缺失值處理

缺失值處理import

numpy as np
import
pandas as pd
data = np.array([1,2,5,4,np.nan])
print
(data)
print('
numpy 有專門的nansum，nanmax等操作處理缺失值')
#r = data.sum()
r =np.nansum(data)
print
(r)print('
pandas 將none和np.nan都處理為nan')
data = pd.series([2,3,none, 4,5,np.nan])
print
(data)
print('
-'*10,'
獲取缺失值
','-
'*10)
index =data.isnull()
print
(data[index])
print('
-'*10,'
剔除缺失值
','-
'*10)
df = pd.dataframe([[1,2,np.nan],
[4,none,5],
[6,7,8]])
print
(df)
dd =df.dropna()
print
(dd)
print('
原始的df不會去掉nan，需要接一下')
print('
剔除缺失值的列')
dd = df.dropna(axis = 1)#
等價於axis=『columns』
print
(dd)
print('
how="any",只要存在缺失值就剔除；how=all，全部都是缺失值才會剔除')
#缺失值填充import

numpy as np
import
pandas as pd
df = pd.dataframe([[1,2,np.nan],
[4,none,5],
[6,7,8]], index=list('
abc'),columns=list('
abc'
))print('
-'*10,'
原始df資料
','-
'*10)
print
(df)
print('
-'*10,'
缺失值填充預設值0
','-
'*10)
dd =df.fillna(0)
print
(dd)
print('
-'*10,'
缺失值填充前一行元素
','-
'*10)
dd = df.fillna(method='
ffill')
print
(dd)
print('
-'*10,'
缺失值填充後一行元素
','-
'*10)
dd = df.fillna(method='
bfill')
print
(dd)
print('
-'*10,'
缺失值填充前一列元素
','-
'*10)
dd = df.fillna(method='
ffill
',axis = 1)
print
(dd)
print('
-'*10,'
缺失值填充後一列元素
','-
'*10)
dd = df.fillna(method='
bfill
',axis = 1)
print
(dd)
print('
-'*10,'
按列的平均值進行填充
','-
'*10)
for i in df.columns:#
df.index就是按照行求平均值
				
缺失值處理
pandas使用nan not a number 表示浮點和非浮點陣列中的缺失資料，python內建的none值也會被當做na處理，pandas物件上的所有描述統計都排除了缺失資料。na處理方法 方法 說明dropna 根據各標籤的值是否存在缺失資料對軸標籤進行過濾，可通過閾值調節對缺失值的容忍度 ...
				
缺失值處理
之前寫過一篇文章缺失值視覺化處理 missingno 主要介紹了缺失值的檢視，今天聊一下，出現了缺失值後我們要做的後續工作，就是缺失值的處理。首先附上幾個 data資料集 data.isnull 缺失值判斷 是缺失值返回true，否則範圍false data.isnull sum 缺失值計算 返回每...
				
缺失值處理
資料清洗主要是刪除原始資料集中的無關資料 重複資料，平滑雜訊資料，去除與資料探勘主題無關的資料，處理缺失值 異常值等 缺失主要為完全隨機缺失，隨機缺失和非隨機缺失 資料的缺失是隨機的，資料的缺失不依賴於任何不完全變數或完全變數。資料的缺失不是完全隨機的，即該類資料的缺失依賴於其他完全變數。資料的缺失...