05_Pandas删除，替换并提取其中的缺失值NaN(dropna,fillna,isnull)例如，当使用pandas读取csv文件时，如果元素为空，则将其视为缺失值NaN（非数字）。使用dropna（）方法删除缺失值，使用fillna（）方法用其他值替换（填充）缺失值。如果要提取包含缺失值的行或列，使用isnull（）方法确定元素是否缺失。例如，读取并使用包含带read_csv的空格的csv文
pandas空值填充，缺失值处理
原创
2021-06-05 19:22:53
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数据缺失是数据不完整的表非常不可取，这时候就需要通过填充手段来进行缺失值填充。空值填充空值填充是指利用某些技术手段把空缺的值给填充
原创
2023-05-18 17:07:11
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pandas空值填充背景完整代码代码解读背景数据缺失是数据不完整的表现，常表现为空值，也是数据分析人员经常碰到的问题，数据的缺失可能是数据采集不到，或在数据录入的不小心遗漏，或者根本不存在这个数据，还可能是数据导出的过程发生错误，数据的缺失会使得信息不完整，处理缺失数据一般会有下面两种办法直接删除掉 当缺失值占比非常小，直接省略掉缺失的这部分数据，但是在原数据量小的情况下，
原创
2022-04-08 16:36:13
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今天遇到一个需求如下：需要删除读取的csv的文件中，某一列为空的行，想到Dataframe中有dropn
原创
2023-02-06 16:16:27
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最近在做“对比excel，学习pandas系列”，前面发了一篇 很受读者喜爱，今天给大家介绍一下excel和pandas实现数据清洗的种方式1.处理数据中的空值我们在处理真实的数据时，往往会有很多缺少的的特征数据，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：pand
1.处理数据中的空值我们在处理真实的数据时，往往会有很多缺少的的特征数据，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函数删除空值import pandas as pd
data=pd.read_csv('成绩表.csv',
1.相关函数 df.dropna()df.fillna()df.isnull()df.isna()2.相关概念空值：在pandas中的空值是""缺失值：在dataframe中为nan或者naT（缺失时间），在series中为none或者nan即可 3.函数具体解释DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=...
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2021-09-07 14:45:09
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Python列表是一种非常常用的数据结构，它可以存储多个元素，并且可以动态地进行增加、删除、修改和查询操作。在实际开发中，我们经常会遇到需要删除列表中的空元素的情况，本文将给出详细的步骤和代码示例，帮助小白实现Python列表删空。
## 一、整体流程
在开始编写代码之前，我们先来整理一下实现Python列表删空的流程。可以使用以下表格来展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- |
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv(r'C:/Users/hanhan/PycharmProjects/pythonProject/data.csv',encoding = 'gbk')
loc =np.where(np.isnan(np.array(df_wendu['shijian'])))[0]
df = df.d
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2023-06-12 23:18:00
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创建库hive中有一个默认的库： 库名： default 库目录：hdfs://hdp20-01:9000/user/hive/warehouse新建库： create database databaseName; 库建好后，在hdfs中会生成一个库目录： hdfs://hdp20-01:9000/user/hive/warehouse/db_order.db展示所有库的名字： show data
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2023-07-26 15:16:59
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删除空值：dropna( )dropna 函数默认删除所有出现空值的行，即只要一行中任意一个字段为空，就会被删除。我们可以设置 subset 参数，例如 dropna(subset = ['city'])，来指定当 一行中的 city 字段为空时，才会被删除。 去重：drop_duplicates 默认删除完全重复的行如果要删除指定列重复的数据，用subset参
1. Pandas缺失值对于表格数据而言，缺失值分为三种：一是Pandas中的空值（NaN）二是Pandas中的正负无穷（inf），严格意义上也不算缺失值，表示无穷！三是自定义的缺失值。1.1. Pandas中的空值Pandas中的空值有三个：np.nan (Not a Number) 、 None 和 pd.NaT(时间格式的空值，注意大小写不能错)，这三个值可以用Pandas中的函数isnul
pandas基于numpy，所以其中的空值nan和numpy.nan是等价的。numpy中的nan并不是空对象，其实际上是numpy.float64对象，所以我们不能误认为其是空对象，从而用bool(np.nan)去判断是否为空值，这是不对的。 对于pandas中的空值，我们该如何判断，并且有
除了删除空值，还有一种处理空值的方法是填充(Imputation)。 让我们看看在revenue_millions列中填充缺失的值。 首先，将该列提取到变量中: revenue = movies_df['revenue_millions'] 使用DataFrame['列名']可以获取1列数据，即一个
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2020-06-21 21:29:00
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前一段时间在用Pandas处理数据的时候，遇到空值Null的时候出了一些匪夷所思的结果。后来发现是因为Pandas版本太低导致的。这篇博文只是想把遇到的一些问题整理出来，但是会使用Pandas最新版本(Pandas V1.1.5)1. pandas中的NULL值及其判断1) 首先Pandas中提供了专门的函数对空值进行判断，具体有isnull()、notnull()。 对于isnull()函数，如
今日鸡汤嫦娥应悔偷灵药， 碧海青天夜夜心。今天是pandas数据处理专题的第四篇文章，我们一起来聊聊DataFrame的基本运算。上一篇文章当中我们介绍了DataFrame数据结构当中一些常用的索引的使用方法，比如iloc、loc以及逻辑索引等等。今天的文章我们来看看DataFrame的一些基本运算。数据对齐我们可以计算两个DataFrame的加和，pandas会自动将这两个DataFrame进行
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2023-04-26 11:25:42
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pandas简易教程，灵活处理表结构数据、空值填充
原创
2021-07-22 13:58:31
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今天是pandas数据处理专题的第四篇文章，我们一起来聊聊DataFrame的基本运算。上一篇文章当中我们介绍了DataFrame数据结构当中一些常用的索引的使用方法，比如iloc、loc以及逻辑索引等等。今天的文章我们来看看DataFrame的一些基本运算。数据对齐我们可以计算两个DataFrame的加和，pandas会自动将这两个DataFrame进行数据对齐，如果对不上的数据会被置为Nan（
原创
2020-12-04 20:05:48
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今天是pandas数据处理专题的第四篇文章，我们一起来聊聊DataFrame的基本运算。上一篇文章当中我们介绍了DataFrame数据结构当中一些常用的索引的使用方法，比如iloc、loc以及逻辑索引等等。今天的文章我们来看看DataFrame的一些基本运算。数据对齐我们可以计算两个DataFrame的加和，pandas会自动将这两个DataFrame进行数据对齐，如果对不上的数据会被置为Nan（
原创
2021-04-30 18:39:50
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