数据预处理的方法 python pandas如何对指定的多列填充缺失值?
python pandas如何对指定的多列填充缺失值?
熊猫.DataFrame.fillna()函数用于填充数组中的Nan值,但此方法不会更改原始数组,而是返回一个新数组。下面是一个示例演示:
我们可以发现,在用fillna方法填充缺少的值之后,将返回一个填充的数组,但原始数组没有更改。
如果我们想改变原来的数组,我们需要重新赋值
填写指定的多列缺失值,就像填写整个数组的缺失值一样,我们需要重新赋值。
用python将文本中的数据读取,统计某个区间的个数,并将区间与个数存放在另一个文本里,这个要怎样实现?
代码如下:
#从文件加载数据
定义加载Š数字(文件):
数字=[
]打开(文件,“r”)为f:
对于f.readlines()中的行:数字.附加(int(line))
返回数字
如果|name|name|==“|main|”:
|来自文件数据.txt加载数值
数值=加载数值() 数据.txt“”
#区间下限
min=10
#区间上限
max=30
#统计区间数
CNT=0
数值形式的Val:
#如果不包括上下限,删除=符号
如果Val>=min和Val
CNT=CNT 1
#将结果保存到文件中结果.txt打开(“结果.txt“,”w“)作为f:
f.写入(”[%d,%d],%d”%(最小值,最大值,CNT))
打印(”完成。“)
试试熊猫,一个基于numpy的python工具箱,专门用于数据分析。
它可以完成:
等等,功能非常强大。玩机器学习,数据挖掘很有必要。
数据预处理的方法 统计缺失值的处理 python数据类型包括哪三种
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