关于python画图实线缺失值结束的信息

本文目录一览：

• 1、python中利用pandas怎么处理缺省值
• 2、python填充缺失值
• 3、python dataframe 如何去除缺失值

python中利用pandas怎么处理缺省值

null/None/NaN

null经常出现在数据库中

None是Python中的缺失值，类型是NoneType

NaN也是python中的缺失值，意思是不是一个数字，类型是float

在pandas和Numpy中会将None替换为NaN，而导入数据库中的时候则需要把NaN替换成None

找出空值

isnull()

notnull()

添加空值

numeric容器会把None转换为NaN

In [20]: s = pd.Series([1, 2, 3])

In [21]: s.loc[0] = None

In [22]: s

Out[22]:

0 NaN

1 2.0

2 3.0

dtype: float641234567891012345678910

object容器会储存None

In [23]: s = pd.Series([“a”, “b”, “c”])

In [24]: s.loc[0] = None

In [25]: s.loc[1] = np.nan

In [26]: s

Out[26]:

0 None

1 NaN

2 c

dtype: object123456789101112123456789101112

空值计算

arithmetic operations(数学计算)

NaN运算的结果是NaN

statistics and computational methods(统计计算)

NaN会被当成空置

GroupBy

在分组中会忽略空值

清洗空值

填充空值

fillna

DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)

参数

value : scalar, dict, Series, or DataFrame

method : {‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, default None(bfill使用后面的值填充,ffill相反）

axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}

inplace : boolean, default False

limit : int, default None

downcast : dict, default is None

返回值

filled : DataFrame

Interpolation

replace

删除空值行或列

DataFrame.dropna(axis=0, how=’any’, thresh=None, subset=None, inplace=False)

参数

axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, or tuple/list thereof

how : {‘any’, ‘all’}

thresh : int, default None

subset : array-like

inplace : boolean, default False

返回

dropped : DataFrame

python填充缺失值

对于大多数情况而言，fillna方法是最主要的函数。通过一个常数调用fillna就会将缺失值替换为那个常数值。

fillna(value)

参数：value

说明：用于填充缺失值的标量值或字典对象

#通过常数调用fillna

书写方式：df.fillna(0) #用0替换缺失值

#通过字典调用fillna

书写方式：df.fillna({1:0.5,3:-1})

fillna(value,inplace=True)

参数：inplace

说明：修改调用者对象而不产生副本

#总是返回被填充对象的引用

书写方式：df.fillna(0,inplace=True)

fillna(method=ffill)

参数：method

说明：插值方式。如果函数调用时未指定其他参数的话，默认为“ffill”

对reindex有效的那些插值方法也可用于fillna：

In [23]: from numpy import nan as NA

In [21]: df=DataFrame(np.random.randn(6,3))

In [24]: df.ix[2:,1]=NA;df.ix[4:,2]=NA

In [25]: df

Out[25]:

0 1 2

0 -0.863925 1.005127 -0.529901

1 0.701671 -0.501728 -0.617387

2 -0.951060 NaN -0.263626

3 0.810230 NaN -0.277401

4 -0.403899 NaN NaN

5 -0.081091 NaN NaN

In [26]: df.fillna(method=’ffill’)

Out[26]:

0 1 2

0 -0.863925 1.005127 -0.529901

1 0.701671 -0.501728 -0.617387

2 -0.951060 -0.501728 -0.263626

3 0.810230 -0.501728 -0.277401

4 -0.403899 -0.501728 -0.277401

5 -0.081091 -0.501728 -0.277401

fillna(limit=2)

参数：limit

说明：（对于前向和后向填充）可以连续填充的最大数量

In [27]: df.fillna(method=’ffill’,limit=2)

Out[27]:

0 1 2

0 -0.863925 1.005127 -0.529901

1 0.701671 -0.501728 -0.617387

2 -0.951060 -0.501728 -0.263626

3 0.810230 -0.501728 -0.277401

4 -0.403899 NaN -0.277401

5 -0.081091 NaN -0.277401

fillna(data.mean())

只要稍微动动脑子，就可以利用fillna实现许多别的功能。比如说，可以传入Series的平均值或中位数：

In [28]: data=Series([1,NA,3.5,NA,7])

In [29]: data.fillna(data.mean())

python dataframe 如何去除缺失值

1、导入需要的库。import pandas as pd，import numpy as np，from sklearn.preprocessing import Imputer。

2、生成缺失数据。data=pd.DataFrame({‘name’:[‘Kite’,’Lily’,’Hanmei’,’Danny’,’Bob’],’English’:[92,78,np.nan,23,82],’Math’:[69,87,91,np.nan,90],’Chinese’:[np.nan,78,96,np.nan,75]})，print(data)。

3、查看缺失值。data.isnull()#查看所有缺失值，data.isnull().any()#获取含有缺失值的列，data.isnull().all()#获取全部为NA的列。

4、删除缺失值。这种处理方式丢失的信息比较多。data2=data.dropna()。print(data2)可以看到，删除后，仅剩两行数据。

5、利用sklearn替换缺失值。当缺失值为数值型数据时，可用利用均值来替换。

6、利用pandas替换缺失值。data.fillna(0) #缺失值用0替换。

扩展资料

Python在执行时，首先会将py文件中的源代码编译成Python的byte code（字节码），然后再由Python Virtual Machine（Python虚拟机）来执行这些编译好的byte code。这种机制的基本思想跟Java，NET是一致的。

然而，Python Virtual Machine与Java或.NET的Virtual Machine不同的是，Python的Virtual Machine是一种更高级的Virtual Machine。

这里的高级并不是通常意义上的高级，不是说Python的Virtual Machine比Java或.NET的功能更强大；

说和Java 或NET相比，Python的Virtual Machine距离真实机器的距离更远。或者可以这么说，Python的Virtual Machine是一种抽象层次更高的Virtual Machine。

基于C的Python编译出的字节码文件，通常是pyc格式。除此之外，Python还可以以交互模式运行，比如主流操作系统Unix/Linux、Mac、Windows都可以直接在命令模式下直接运行Python交互环境。直接下达操作指令即可实现交互操作。

Python的设计目标之一是让代码具备高度的可阅读性。它设计时尽量使用其它语言经常使用的标点符号和英文单字，让代码看起来整洁美观。

它不像其他的静态语言如C、Pascal那样需要重复书写声明语句，也不像它们的语法那样经常有特殊情况和意外。

Python开发者有意让违反了缩进规则的程序不能通过编译，以此来强制程序员养成良好的编程习惯。

并且Python语言利用缩进表示语句块的开始和退出（Off-side规则），而非使用花括号或者某种关键字。增加缩进表示语句块的开始，而减少缩进则表示语句块的退出。缩进成为了语法的一部分。