电子商务网站需求分析,有什么专门做电子琴音乐的网站,网站的安全度,深圳网站制作公司深圳app开发1.获取存在缺失值的行或列
在进行缺失值筛选时#xff0c;可以对缺失严重的行和列进行删除#xff0c;首先进行缺失值的确定。
(1)缺失值的列和每列的缺失情况
#对每列的缺失值进行统计#xff0c;并逆序排列
data.isnull.sum().sort_values(ascendingFalse)
(2)缺失值的…1.获取存在缺失值的行或列
在进行缺失值筛选时可以对缺失严重的行和列进行删除首先进行缺失值的确定。
(1)缺失值的列和每列的缺失情况
#对每列的缺失值进行统计并逆序排列
data.isnull.sum().sort_values(ascendingFalse)
(2)缺失值的行和每行的缺失情况
#对每行的缺失值进行统计并逆序排列
data.isnull.sum(axis1).sort_values(ascendingFalse)
(3)获取以列为单位的指定缺失值个数的列名
#num是阈值可以设定满足条件的数值
num 0
columns[]
for i in list(Udata.columns[Udata.isnull().sum(axis0)num]):columns.append(i)
(4)获取以行为单位的指定缺失值个数的行名
#num是阈值可以设定满足条件的数值
num 0
rows []
for row in list(data.index[data.isnull().sum(axis1)num]):rows.append(row)
2.DataFrame的后列数据减前列数据并返回DataFrame
apply用法:
Series自动遍历整个 Series按照相对应的函数进行运算DataFrame自动遍历整个Dataframe按照行或列进行运算
a pd.DataFrame([[1,2,3],[3,4,5],[3,4,5]],columns[1,2,3])def point(a):b_list []for i in range(2,4):print(a[str(i)])b a[str(i)]-a[str(i-1)]b_list.append(b)return pd.DataFrame(b_list)
b a.apply(point,axis1)b b.apply(pd.Series,index[str(i) for i in range(len(b.iloc[0]))])
