python填充空值_python dataframe均值填充知识点详解
python dataframe均值填充
pandas 用均值填充缺失值列的技巧
pd.DataFrame中通常含有许多特征，有时候需要对每个含有缺失值的列，都用均值进行填充，代码实现可以这样：
for column in list(df.columns[df.isnull().sum() > 0]):
mean_val = df[column].mean()
df[column].fillna(mean_val, inplace=True)
# -------代码分解-------
# 判断哪些列有缺失值，得到series对象
df.isnull().sum() > 0
# output
contributors True
coordinates True
created_at False
display_text_range False
entities False
extended_entities True
favorite_count False
favorited False
full_text False
geo True
id False
id_str False
...
# 根据上一步结果，筛选需要填充的列
df.columns[df.isnull().sum() > 0]
# output
Index(['contributors', 'coordinates', 'extended_entities', 'geo',
'in_reply_to_screen_name', 'in_reply_to_status_id',
'in_reply_to_status_id_str', 'in_reply_to_user_id',
'in_reply_to_user_id_str', 'place', 'possibly_sensitive',
'possibly_sensitive_appealable', 'quoted_status', 'quoted_status_id',
'quoted_status_id_str', 'retweeted_status'],
dtype='object')
python DataFrame 取差集实例
需求：给定一个dataframe和一个list，list中存放的是dataframe中某一列的元素，删除dataframe中与list元素重复的行（即取差集）。
在网上搜了一圈，好像没看到DataFrame中取差集的方式，所以自己写了一个。方法比较繁琐，如果有更简便的方式，请留言。
import pandas as pd
data = [[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5],[4,5,6]]
# 创建dataframe，包含a,b,c三列
df = pd.DataFrame(data, columns=['a','b','c'])
print(df)
# a 列中待删除的元素
a_to_drop = [1, 3]
# 找到待删除元素所在的位置，返回的是 true or false 序列
flag = df['a'].isin(a_to_drop)
# 由于我们要取差集，因此对上述序列取反
diff_flag = [not f for f in flag]
# res 为我们所需要的差集
res = df[diff_flag]
# 重置index
res.index = [i for i in range(len(res))]
print(res)
以上这篇python DataFrame 取差集实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持码农之家。
python dataframe向下向上填充,fillna和ffill的方法
首先新建一个dataframe：
In[8]: df = pd.DataFrame({'name':list('ABCDA'),'house':[1,1,2,3,3],'date':['2010-01-01','2010-06-09','2011-12-03','2011-04-05','2012-03-23']})
In[9]: df
Out[9]:
date house name
0 2010-01-01 1 A
1 2010-06-09 1 B
2 2011-12-03 2 C
3 2011-04-05 3 D
4 2012-03-23 3 A
将date列改为时间类型：
In[12]: df.date = pd.to_datetime(df.date)
数据的含义是这样的，我们有ABCD四个人的数据，已知A在2010-01-01的时候，名下有1套房，B在2010-06-09的时候，名下有1套房，C在2011-12-03的时候，有2套房，D在2011-04-05的时候有3套房，A在2012-02-23的时候，数据更新了，有两套房。
要求在有姓名和时间的情况下，能给出其名下有几套房：
比如A在2010-01-01与2012-03-23期间任意一天，都应该是1套房，在2012-03-23之后，都是3套房。
我们使用pandas的fillna方法，选择ffill。
首先我们获得一个2010-01-01到2017-12-01的dataframe
In[14]: time_range = pd.DataFrame(
pd.date_range('2010-01-01','2017-12-01',freq='D'), columns=['date']).set_index("date")
In[15]: time_range
Out[15]:
Empty DataFrame
Columns: []
Index: [2010-01-01 00:00:00, 2010-01-02 00:00:00, 2010-01-03 00:00:00, 2010-01-04 00:00:00, 2010-01-05 00:00:00, 2010-01-06 00:00:00, 2010-01-07 00:00:00, 2010-01-08 00:00:00, 2010-01-09 00:00:00, 2010-01-10 00:00:00, 2010-01-11 00:00:00, 2010-01-12 00:00:00, 2010-01-13 00:00:00, 2010-01-14 00:00:00, 2010-01-15 00:00:00, 2010-01-16 00:00:00, 2010-01-17 00:00:00, 2010-01-18 00:00:00, 2010-01-19 00:00:00, 2010-01-20 00:00:00, 2010-01-21 00:00:00, 2010-01-22 00:00:00, 2010-01-23 00:00:00, 2010-01-24 00:00:00, 2010-01-25 00:00:00, 2010-01-26 00:00:00, 2010-01-27 00:00:00, 2010-01-28 00:00:00, 2010-01-29 00:00:00, 2010-01-30 00:00:00, 2010-01-31 00:00:00, 2010-02-01 00:00:00, 2010-02-02 00:00:00, 2010-02-03 00:00:00, 2010-02-04 00:00:00, 2010-02-05 00:00:00, 2010-02-06 00:00:00, 2010-02-07 00:00:00, 2010-02-08 00:00:00, 2010-02-09 00:00:00, 2010-02-10 00:00:00, 2010-02-11 00:00:00, 2010-02-12 00:00:00, 2010-02-13 00:00:00, 2010-02-14 00:00:00, 2010-02-15 00:00:00, 2010-02-16 00:00:00, 2010-02-17 00:00:00, 2010-02-18 00:00:00, 2010-02-19 00:00:00, 2010-02-20 00:00:00, 2010-02-21 00:00:00, 2010-02-22 00:00:00, 2010-02-23 00:00:00, 2010-02-24 00:00:00, 2010-02-25 00:00:00, 2010-02-26 00:00:00, 2010-02-27 00:00:00, 2010-02-28 00:00:00, 2010-03-01 00:00:00, 2010-03-02 00:00:00, 2010-03-03 00:00:00, 2010-03-04 00:00:00, 2010-03-05 00:00:00, 2010-03-06 00:00:00, 2010-03-07 00:00:00, 2010-03-08 00:00:00, 2010-03-09 00:00:00, 2010-03-10 00:00:00, 2010-03-11 00:00:00, 2010-03-12 00:00:00, 2010-03-13 00:00:00, 2010-03-14 00:00:00, 2010-03-15 00:00:00, 2010-03-16 00:00:00, 2010-03-17 00:00:00, 2010-03-18 00:00:00, 2010-03-19 00:00:00, 2010-03-20 00:00:00, 2010-03-21 00:00:00, 2010-03-22 00:00:00, 2010-03-23 00:00:00, 2010-03-24 00:00:00, 2010-03-25 00:00:00, 2010-03-26 00:00:00, 2010-03-27 00:00:00, 2010-03-28 00:00:00, 2010-03-29 00:00:00, 2010-03-30 00:00:00, 2010-03-31 00:00:00, 2010-04-01 00:00:00, 2010-04-02 00:00:00, 2010-04-03 00:00:00, 2010-04-04 00:00:00, 2010-04-05 00:00:00, 2010-04-06 00:00:00, 2010-04-07 00:00:00, 2010-04-08 00:00:00, 2010-04-09 00:00:00, 2010-04-10 00:00:00, ...]
[2892 rows x 0 columns]
然后用上上篇博客中提到的pivot_table将原本的df转变之后，与time_range进行merger操作。
In[16]: df = pd.pivot_table(df, columns='name', index='date')
In[17]: df
Out[17]:
house
name A B C D
date
2010-01-01 1.0 NaN NaN NaN
2010-06-09 NaN 1.0 NaN NaN
2011-04-05 NaN NaN NaN 3.0
2011-12-03 NaN NaN 2.0 NaN
2012-03-23 3.0 NaN NaN NaN
In[18]: df = df.merge(time_range,how="right", left_index=True, right_index=True)
然后再进行向下填充操作：
In[20]: df = df.fillna(method='ffill')
最后：
df = df.stack().reset_index()
结果太长，这里就不粘贴了。如果想向上填充，可选择method = 'bfill‘
以上这篇python dataframe向下向上填充,fillna和ffill的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持码农之家。
以上就是本次给大家分享的关于java的全部知识点内容总结，大家还可以在下方相关文章里找到相关文章进一步学习，感谢大家的阅读和支持。
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