使用Pandas进行数据预处理 数据清洗中不是每一步都是必须的,按实际需求操作. 内容目录 1.数据的生成与导入 2.数据信息查看 2.1.查看整体数据信息 2.2.查看数据维度.列名称.数据格式 2.3.查看数据特殊值和数值 2.3.1.查看空值 2.3.2.查看唯一值 2.3.3.查看数值 2.3.4.查看前后数据 3.数据清洗和预处理等步骤 3.1.空值处理 3.2.空格处理 3.3.字符串大小写处理 3.4.更改数据类型和列名称 3.5.重复值处理 3.6.数据替换 3.7.数据合并和排

一.缺失值的处理方法 由于各种各样的原因,真实世界中的许多数据集都包含缺失数据,这些数据经常被编码成空格.nans或者是其他的占位符.但是这样的数据集并不能被scikit - learn算法兼容,因为大多数的学习算法都会默认数组中的元素都是数值,因此素偶有的元素都有自己的代表意义. 使用不完整的数据集的一个基本策略就是舍弃掉整行或者整列包含缺失值的数值,但是这样处理会浪费大量有价值的数据.下面是处理缺失值的常用方法: 1.忽略元组 当缺少类别标签时通常这样做(假定挖掘任务涉及分类时),除非元组有

问题描述:产生40个数,范围是363-429之间,平均值为402 思路: 1 产生一个随机数 2 使用平均数减去随机数求出第二个数,生成20组 3 将排序打乱 # -*- coding: cp936 -*- import random import string ###################产生随机整数################### ###################第一个数随机产生,第二个使用平均数求出################### #count 数字的个数 #a

method='bfill'可实现按下方值填充

刚学Python的时候还是要多动手进行一些小程序的编写,要持续不断的进行,知识才能掌握的牢.今天就讲一下Python怎么求平均数,及打印出低于平均数的数值列表 方法一: scores1 =  [91, 95, 97, 99, 92, 93, 96, 98] sum = 0 scores2 = [] for score in scores1: sum = sum + score average = sum/len(scores1) print('平均成绩是:{}'.format(average))

一.Python 数据框就是典型的关系型数据库的数据存储形式,每一行是一条记录,每一列是一个属性,最终构成表格的形式,这是数据科学家必须熟悉的最典型的数据结构. 1.构建数据框 import pandas as pd data = {'year':[2010, 2011, 2012, 2010, 2011, 2012, 2010, 2011, 2012], 'team':['FCBarcelona', 'FCBarcelona', 'FCBarcelona', 'RMadrid', 'RMadr

在拿到一份数据准备做挖掘建模之前,首先需要进行初步的数据探索性分析(你愿意花十分钟系统了解数据分析方法吗?),对数据探索性分析之后要先进行一系列的数据预处理步骤.因为拿到的原始数据存在不完整.不一致.有异常的数据,而这些“错误”数据会严重影响到数据挖掘建模的执行效率甚至导致挖掘结果出现偏差,因此首先要数据清洗.数据清洗完成之后接着进行或者同时进行数据集成.转换.归一化等一系列处理,该过程就是数据预处理.一方面是提高数据的质量,另一方面可以让数据更好的适应特定的挖掘模型,在实际工作中该部分的内容可

  python连接oracle -- qlalchemy import cx_Oracle as co import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine sql_select = ''' ...''' db = create_engine('oracle://qmcb:qmcb@localhost:1521/tqmcbdb') #test_data = pd.read_excel("data/tmp001.xlsx")

python pandas判断缺失值一般采用 isnull(),然而生成的却是所有数据的true/false矩阵,对于庞大的数据dataframe,很难一眼看出来哪个数据缺失,一共有多少个缺失数据,缺失数据的位置. 首先对于存在缺失值的数据,如下所示 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,6)) # Make a few areas have NaN values df.iloc[1

python数据预处理之缺失值简单处理:https://blog.csdn.net/Amy_mm/article/details/79799629 该博客总结比较详细,感谢博主. 我们在进行模型训练时,不可避免的会遇到某些特征出现空值的情况,下面整理了几种填充空值的方法 1. 用固定值填充 对于特征值缺失的一种常见的方法就是可以用固定值来填充,例如0,9999, -9999, 例如下面对灰度分这个特征缺失值全部填充为-99 data['灰度分'] = data['灰度分'].fillna('-9

目录 1. 数据文件 2. 读数据 3. 查找数据 4. 替换数据 4.1 一对一替换 4.2 多对一替换 4.3 多对多替换 5. 插入数据 6. 删除数据 6.1 删除列 6.2 删除行 7. 处理缺失值 7.1 数据准备 7.2 查看缺失值 7.3 删除缺失值 7.4 缺失值的填充 8. 处理重复值 8.1 删除重复行 8.2 删除某一列中的重复值 8.3 获取唯一值 9 排序数据 9.1 用sort_values()函数排序数据 9.2 用rank()函数获取数据的排名 10 rank(

获取文中的CSV文件用于代码编程以及文章首发地址,请点击下方超链接 获取CSV,用于编程调试请点这 在本文中,我们将使用Python的Pandas库逐步完成许多不同的数据清理任务.具体而言,我们将重点关注可能是最大的数据清理任务,即 缺少值. 缺失值的来源 在深入研究代码之前,了解丢失数据的来源很重要.这是数据丢失的一些典型原因: 用户忘记填写字段. 从旧版数据库手动传输时,数据丢失. 发生编程错误. 用户选择不填写字段. 其中一些来源只是简单的随机错误.在其他时候,可能会有更深层的原因导致数据

对重复值的处理 把数据结构中,行相同的数据只保留一行 函数语法: drop_duplicates() from pandas import read_csv df = read_csv(文件位置) newdf = df.drop_duplicates(); 对缺失值的处理 缺失值的产生 1.有些信息暂时无法获取 2.有些信息被遗漏或者错误处理了 缺失值的处理方式 1.数据补齐 2.删除对应缺失行 3.不处理 缺失值处理 dropna函数的作用:去除数据结构中值为空的数据 dropna函数语法:d

import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f', 'h'],columns=['one', 'two', 'three']) df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']) print(df) print('################缺失值判断#########

1.数据质量分析 数据质量分析主要任务:检查原始数据是否存在脏数据. 脏数据: 缺失值 异常值 不一致的值 重复数据及含有特殊符号(如:#.￥.*)的数据 1.1 缺失值分析 数据缺失主要包括:记录的缺失.记录中某个字段信息的缺失. 缺失值产生原因: 有些信息暂时无法获取,获取信息代价太大 部分信息被遗漏,人为因素:忘记填写或对数据理解错误引起数据遗漏:非人为因素:数据采集设备.存储介质.传输媒体故障引起数据丢失 属性值不存在,如:未婚者配偶姓名 缺失值影响: 数据挖掘建模丢失大量有用信息 数据

1. 两个常用的函数 1.1 np.nonzero() np.nonzero()函数返回数组中不为False(0)的元素对应的索引 a = np.array([1,2,0,3,1,0]) print(np.nonzero(a)) >>(array([0, 1, 3, 4], dtype=int64),) #返回数组中不为0元素的索引数组 a = np.array([1,2,0,3,1,0]) print(np.nonzero(a)[0]) >>[0 1 3 4 5 7] #这里要注

作者: 负雪明烛 id: fuxuemingzhu 公众号:每日算法题 目录 题目描述 题目大意 解题方法 方法一:preSum 方法二:滑动窗口 刷题心得 日期 题目地址:https://leetcode.com/problems/maximum-average-subarray-i/description/ 题目描述 Given an array consisting of n integers, find the contiguous subarray of given length k

df.isnull().any() 用来判断某列是否有缺失值 df.isnull().all() 用来判断某列是否全部为空值

#CalStatisticsV1.py def getNum(): #获取用户不定长度的输入 nums=[] test=input("请输入要存储的数据(回车退出):") while test != "": nums.append(eval(test)) test=input("请继续输入其他数据(结束回车退出):") return nums def mean(means_n): #求平均值 s=0 mean_result=0 for i in