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Pandas学习 | 缺失值与统计

Pandas学习 | 缺失值与统计

作者: 水土七口刀 | 来源:发表于2020-10-11 22:16 被阅读0次

    _文{}_\equiv{}_{\nabla \Delta \nabla \Delta \nabla \Delta} {}^{皮}{}_{实}{}^{乐}{}_{观} {}^思_考 {}^有{}_{人^{生}}{}^{才_{有}}{}_{精^{彩}}
    {}^{\star\star}{}^\equiv{}^{水土七口刀} {}_{生}{}^{活}{}_{阅}{}^{读} {}^运_动 {}_有{}^{兴_{趣}}{}_{才^{有}}{}^{人_{生}}


    【走在成长的路上】总纲

    缺失值

    • 删除所有含缺失值的行:df1.dropna(how='any')

    • 填充缺失值:df1.fillna(value=5)

    • 提取 nan 值的布尔掩码:pd.isna(df1)

    统计

    • 列平均值:df.mean()
    • 行平均值:df.mean(1)
    • 使用函数统计数据与处理数据:df.apply(function())
      • 例:df.apply(np.cumsum);df.apply(lambda x: x.max() - x.min())
    • 统计各个值出现的次数:s.value_counts()
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