在应用机器学习算法之前如何处理数据集中的缺失值？？。我注意到删除缺失的NAN值并不是一件明智的事情。我通常使用pandas进行插值(计算均值)并填充数据，这种方法可以提高分类精度，但可能不是最好的做法。这是一个非常重要的问题。处理数据集中缺失值的最佳方法是什么？例如，如果你看到这个数据集，只有30%有原始数据。Int64Index:7049entries,0to7048Datacolumns(total31columns):left_eye_center_x7039non-nullfloat64left_eye_center_y7039non-nullfloat64right_eye_
我有一个pandas数据框，我想计算列的滚动平均值(在groupby子句之后)。但是，我想排除NaN。例如，如果groupby返回[2,NaN,1]，则结果应为1.5，而当前它返回NaN。我尝试了以下方法，但似乎不起作用:df.groupby(by=['var1'])['value'].apply(pd.rolling_apply,3,lambdax:np.mean([iforiinxifiisnotnp.nanandi!='NaN']))如果我什至尝试这样做:df.groupby(by=['var1'])['value'].apply(pd.rolling_apply,3,lambd
我正在寻找一个pandas系列并用下一个数值的平均值填充NaN，其中:average=nextnumericalvalue/(#consecutiveNaNs+1)到目前为止，这是我的代码，我只是不知道如何在NaN(以及下一个数值)之间划分filler列编号:importpandasaspddates=pd.date_range(start='1/1/2016',end='1/12/2016',freq='D')nums=[10,12,None,None,39,10,11,None,None,None,None,60]df=pd.DataFrame({'date':dates,'num
当使用drop_duplicates()方法时，我减少了重复项，但也将所有NaN合并到一个条目中。如何在保留具有空条目(如np.nan、None或'')的行的同时删除重复项？importpandasaspddf=pd.DataFrame({'col':['one','two',np.nan,np.nan,np.nan,'two','two']})Out[]:col0one1two2NaN3NaN4NaN5two6twodf.drop_duplicates(['col'])Out[]:col0one1two2NaN 最佳答案 尝试df
我的应用程序需要比较有时包含nans的Series实例。这会导致使用==的普通比较失败，因为nan!=nan:importnumpyasnpfrompandasimportSeriess1=Series([1,np.nan])s2=Series([1,np.nan])>>>(Series([1,nan])==Series([1,nan])).all()False比较此类系列的正确方法是什么？ 最佳答案 这个怎么样。首先检查NaN是否在同一位置(使用isnull):In[11]:s1.isnull()Out[11]:0False1Tr
我在scipy中做t检验时遇到问题，这让我慢慢发疯。它应该很容易解决，但我所做的一切都不起作用，而且我无法通过广泛的搜索找到解决方案。我在Anaconda的最新发行版上使用Spyder。具体来说:我想比较我从csv文件导入的pandas数据框中的两列(“Trait_A”和“Trait_B”)之间的均值。其中一列中的某些值是“Nan”(“不是数字”)。独立样本scipyt检验函数的默认设置不包含“NaN”值。然而，settingthe'nan_policy'parameterto'omit'shoulddealwiththis.然而，当我这样做时，测试统计量和p值返回为“NaN”。当我将
我有一个包含4列字符串和其他整数的数据框。现在我需要找出那些数据行，其中至少一列是非零值(或>0)。manwra,sahAyaH,T7,0,0,0,0,Tmanwra,akriti,T5,0,0,1,0,Kawma,prabrtih,B6,0,1,1,0,S我的输出应该是manwra,akriti,T5,0,0,1,0,Kawma,prabrtih,B6,0,1,1,0,S我尝试了以下方法来获得答案。字符串值位于第0、1、2和-1列(最后一列)。KT[KT.ix[:,3:-2]!=0]我收到的输出是NaN,NaNNaN,NaN,NaN,NaN,NaN,NaNNaN,NaN,NaN,Na
我有一个pandasDataFrame，其中每个单元格都包含一个python字典。>>>data={'Q':{'X':{2:2010},'Y':{2:2011,3:2009}},'R':{'X':{1:2013}}}>>>frame=DataFrame(data)>>>frameQRX{2:2010}{1:2013}Y{2:2011,3:2009}NaN我想用一个空的字典替换NaN，以获得这个结果:QRX{2:2010}{1:2013}Y{2:2011,3:2009}{}但是，因为fillna函数不是将空字典解释为标量值，而是解释为列-->值的映射，所以如果我只是这样做，它什么也不做(
我想添加数千个4D数组元素并考虑nans。一个使用一维数组的简单示例是:X=array([4,7,89,nan,89,65,nan])Y=array([0,5,4,9,8,100,nan])z=X+Yprintz=array([4,12,93,9,97,165,nan])我已经为此编写了一个简单的for循环，但它需要很长时间-不是一个明智的解决方案。另一种解决方案可能是创建更大的阵列并使用瓶颈nansum，但这会占用我的笔记本电脑太多内存。我需要超过11000个案例的运行总和。有没有人有聪明而快速的方法来做到这一点？ 最佳答案 这是
当涉及到nan和zeros时，我注意到numpy.dot中存在不一致的行为。有人能理解它吗？这是一个错误吗？这是否特定于dot函数？我正在使用numpyv1.6.1，64位，在linux上运行(也在v1.6.2上测试过)。我还在32位Windows上的v1.8.0上进行了测试(所以我无法判断差异是由于版本、操作系统还是arch造成的)。fromnumpyimport*0*nan,nan*0=>(nan,nan)#makessense#1a=array([[0]])b=array([[nan]])dot(a,b)=>array([[nan]])#OK#2--addingavaluetob
