1.python缺失值多少个
2.让数据分析更敏捷：8 款最佳数据探索分析（Python EDA）工具
3.如何做探索性时空数据分析?

python缺失值多少个

       å¯¼è¯»ï¼šå¾ˆå¤šæœ‹å‹é—®åˆ°å…³äºŽpython缺失值多少个的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！

如何使用Python对缺失值进行处理

       å½•å…¥çš„时候可以直接省略不录入分析的时候也一般剔除这样的样本。但也有替换的方法，一般有：均值替换法(meanimputation)，即用其他个案中该变量观测值的平均数对缺失的数据进行替换，但这种方法会产生有偏估计，所以并不被推崇。个别替换法(singleimputation)通常也被叫做回归替换法(regressionimputation)，在该个案的其他变量值都是通过回归估计得到的情况下，这种方法用缺失数据的条件期望值对它进行替换。这虽然是一个无偏估计，但是却倾向于低估标准差和其他未知性质的测量值，而且这一问题会随着缺失信息的增多而变得更加严重。多重替代法(multipleimputation)(Rubin,)。?它从相似情况中或根据后来在可观测的数据上得到的缺省数据的分布情况给每个缺省数据赋予一个模拟值。结合这种方法，研究者可以比较容易地，在不舍弃任何数据的情况下对缺失数据的未知性质进行推断(LittleandRubin,;ubin,,)。

       Python数据分析(八):农粮组织数据集探索性分析(EDA)

       è¿™é‡Œæˆ‘们用FAO(FoodandAgricultureOrganization)组织提供的数据集，练习一下如何利用python进行探索性数据分析。

       æˆ‘们先导入需要用到的包

       æŽ¥ä¸‹æ¥ï¼ŒåŠ è½½æ•°æ®é›†

       çœ‹ä¸€ä¸‹æ•°æ®é‡ï¼Œ

       çœ‹ä¸€ä¸‹æ•°æ®çš„信息，

       æˆ‘们先来看一下variable,variable_full这两列的信息，

       çœ‹ä¸€ä¸‹ç»Ÿè®¡äº†å¤šå°‘国家，

       çœ‹ä¸€ä¸‹æœ‰å¤šå°‘个时间周期，

       çœ‹ä¸€ä¸‹æ—¶é—´å‘¨æœŸæœ‰å“ªäº›ï¼Œ

       æˆ‘们看一下某一列某个指标的缺失值的个数，比如variable是total_area时缺失值的个数,

       æˆ‘们通过几个维度来进行数据的分析：

       æˆ‘们按照上面的处理继续，现在我们想统计一下对于一个时间周期来说，不同国家在这个周期内的变化情况，

       æˆ‘们也可以按照国家分类，查看某个国家在不同时期的变化，

       æˆ‘们还可以根据属性，查看不同国家在不同周期内的变化情况，

       æˆ‘们还可以给定国家和指标，查看这个国家在这个指标上的变化情况，

       æˆ‘们还有region(区域)没有查看，我们来看一下：

       é€šè¿‡ä¸Šå›¾å¯ä»¥çœ‹å‡ºï¼ŒåŒºåŸŸå¤ªå¤šï¼Œä¸ä¾¿äºŽè§‚察，我们可以将一些区域进行合并。减少区域数量有助于模型评估，可以创建一个字典来查找新的，更简单的区域(亚洲，北美洲，南美洲，大洋洲)

       æˆ‘们来看一下数据变化，

       ç´§æŽ¥ç€ä¸Šé¢çš„数据处理，我们重新导入一下包，这次有一些新包，

       æˆ‘们看一下水资源的情况，

       é€šè¿‡ä¸Šå›¾å¯ä»¥çœ‹å‡ºåªæœ‰ä¸€å°éƒ¨åˆ†å›½å®¶æŠ¥å‘Šäº†å¯åˆ©ç”¨çš„水资源总量，这些国家中只有极少数国家拥有最近一段时间的数据，我们将删除变量，因为这么少的数据点会导致很多问题。

       æŽ¥ä¸‹æ¥æˆ‘们看一下全国降雨指数，

       å…¨å›½é™é›¨åœ¨å¹´ä»¥åŽä¸å†æŠ¥åˆ°ï¼Œæ‰€ä»¥æˆ‘们也删除这个数据，

       æˆ‘们单独拿出一个洲来进行分析，举例南美洲，我们来看一下数据的完整性，

       æˆ‘们也可以指定不同的指标，

       æŽ¥ä¸‹æ¥ï¼Œæˆ‘们使用pandas_profiling来对单变量以及多变量之间的关系进行统计一下，

       è¿™é‡Œæˆ‘们要计算的是，比如

       æˆ‘们按照rural_pop从小到大进行排序，发现的确有几个国家的农村人口是负数，

       äººå£æ•°ç›®æ˜¯ä¸å¯èƒ½å°äºŽ0，所以这说明数据有问题，存在脏数据，如果做分析预测时，要注意将这些脏数据处理一下。

       æŽ¥ä¸‹æ¥æˆ‘们看一下偏度，我们规定，

       æ­£æ€åˆ†å¸ƒçš„偏度应为零，负偏度表示左偏，正偏表示右偏。

       ååº¦è®¡ç®—完后，我们计算一下峰度，峰度也是一个正态分布，峰度不能为负，只能是正数，越大说明越陡峭，

       æŽ¥ä¸‹æ¥æˆ‘们看一下，如果数据分布非常不均匀该怎么办呢，

       ä¸Šå›¾æ˜¯-年国家总人数的分布，通过上图我们发现，人口量少于(不考虑单位)的国家非常多，人口大于的国家非常少，如果我们需要建模的话，这种数据我们是不能要的。这个时候我们应该怎么办呢？

       é€šå¸¸ï¼Œé‡åˆ°è¿™ç§æƒ…况，使用log变换将其变为正常。对数变换是数据变换的一种常用方式，数据变换的目的在于使数据的呈现方式接近我们所希望的前提假设，从而更好的进行统计推断。

       æŽ¥ä¸‹æ¥ï¼Œæˆ‘们用log转换一下，并看一下它的偏度和峰值，

       å¯ä»¥çœ‹å‡ºååº¦ä¸‹é™äº†å¾ˆå¤šï¼Œå‡å°‘了倾斜。

       å¯ä»¥å‘现峰度也下降了，接下来我们看一下经过log转换后的数据分布，

       è™½ç„¶æ•°æ®è¿˜æœ‰ä¸€äº›ååº¦ï¼Œä½†æ˜¯æ˜Žæ˜¾å¥½äº†å¾ˆå¤šï¼Œå‘ˆçŽ°çš„分布也比较标准。

       é¦–先我们先来看一下美国的人口总数随时间的变化，

       æŽ¥ä¸‹æ¥ï¼Œæˆ‘们查看北美洲每个国家人口总数随着时间的变化，

       è¿™ä¸ªæ—¶å€™æˆ‘们发现，一些国家由于人口数量本身就少，所以整个图像显示的不明显，我们可以改变一下参照指标，那我们通过什么标准化？我们可以选择一个国家的最小、平均、中位数、最大值...或任何其他位置。那我们选择最小值，这样我们就能看到每个国家的起始人口上的增长。

       æˆ‘们也可以用热度图来展示，用颜色的深浅来比较大小关系，

       æŽ¥ä¸‹æ¥æˆ‘们分析一下水资源的分布情况，

       æˆ‘们可以进行一下log转换，

       æˆ‘们用热度图画一下，

       è¿žç»­å€¼å¯ä»¥ç”»æˆæ•£ç‚¹å›¾ï¼Œæ–¹ä¾¿è§‚看，

       æˆ‘们来看一下随着季节变化，人均GDP的变化情况，

       ç›¸å…³ç¨‹åº¦ï¼š

       ç›¸å…³åº¦é‡ä¸¤ä¸ªå˜é‡ä¹‹é—´çš„线性关系的强度，我们可以用相关性来识别变量。

       çŽ°åœ¨æˆ‘们单独拿出来一个指标分析是什么因素与人均GDP的变化有关系，正相关就是积极影响，负相关就是消极影响。

       å½“我们在画图的时候也可以考虑一下利用bined设置一下区间，比如说连续值我们可以分成几个区间进行分析，这里我们以人均GDP的数量来进行分析，我们可以将人均GDP的数据映射到不同的区间，比如人均GDP比较低，比较落后的国家，以及人均GDP比较高，比较发达的国家，这个也是我们经常需要的操作，

       åšä¸€ä¸‹log变换，这里是个bin

       æˆ‘们指定一下分割的标准，

       æˆ‘们还可以看一下人均GDP较低，落后国家的内部数据，下面我们看一下内部数据分布情况，用boxplot进行画图，

       å¯¹äºŽè¿™éƒ¨åˆ†çš„分布，我们还可以统计看一下其他指标，如下图所示，我们还可以看一下洪水的统计信息，

python填充缺失值

       å¯¹äºŽå¤§å¤šæ•°æƒ…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)

       å‚数：value

       è¯´æ˜Žï¼šç”¨äºŽå¡«å……缺失值的标量值或字典对象

       #通过常数调用fillna

       ä¹¦å†™æ–¹å¼ï¼šdf.fillna(0)#用0替换缺失值

       #通过字典调用fillna

       ä¹¦å†™æ–¹å¼ï¼šdf.fillna({ 1:0.5,3:-1})

       fillna(value,inplace=True)

       å‚数：inplace

       è¯´æ˜Žï¼šä¿®æ”¹è°ƒç”¨è€…对象而不产生副本

       #总是返回被填充对象的引用

       ä¹¦å†™æ–¹å¼ï¼šdf.fillna(0,inplace=True)

       fillna(method=ffill)

       å‚数：method

       è¯´æ˜Žï¼šæ’值方式。如果函数调用时未指定其他参数的话，默认为“ffill”

       å¯¹reindex有效的那些插值方法也可用于fillna：

       In[]:fromnumpyimportnanasNA

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

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

       In[]:df

       Out[]:

       

       0-0..-0.

       .-0.-0.

       2-0.NaN-0.

       .NaN-0.

       4-0.NaNNaN

       5-0.NaNNaN

       In[]:df.fillna(method='ffill')

       Out[]:

       

       0-0..-0.

       .-0.-0.

       2-0.-0.-0.

       .-0.-0.

       4-0.-0.-0.

       5-0.-0.-0.

       fillna(limit=2)

       å‚数：limit

       è¯´æ˜Žï¼šï¼ˆå¯¹äºŽå‰å‘和后向填充）可以连续填充的最大数量

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

       Out[]:

       

       0-0..-0.

       .-0.-0.

       2-0.-0.-0.

       .-0.-0.

       4-0.NaN-0.

       5-0.NaN-0.

       fillna(data.mean())

       åªè¦ç¨å¾®åŠ¨åŠ¨è„‘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[]:data=Series([1,NA,3.5,NA,7])

       In[]:data.fillna(data.mean())

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

       åœ¨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

       æ‰¾å‡ºç©ºå€¼

       isnull()

       notnull()

       æ·»åŠ ç©ºå€¼

       numeric容器会把None转换为NaN

       In[]:s=pd.Series([1,2,3])

       In[]:s.loc[0]=None

       In[]:s

       Out[]:

       0NaN

       .0

       .0

       dtype:float

       object容器会储存None

       In[]:s=pd.Series(["a","b","c"])

       In[]:s.loc[0]=None

       In[]:s.loc[1]=np.nan

       In[]:s

       Out[]:

       0None

       1NaN

       2c

       dtype:object

       ç©ºå€¼è®¡ç®—

       arithmeticoperations(数学计算)

       NaN运算的结果是NaN

       statisticsandcomputationalmethods(统计计算)

       NaN会被当成空置

       GroupBy

       åœ¨åˆ†ç»„中会忽略空值

       æ¸…洗空值

       å¡«å……空值

       fillna

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

       å‚æ•°

       value:scalar,dict,Series,orDataFrame

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

       axis:{ 0or‘index’,1or‘columns’}

       inplace:boolean,defaultFalse

       limit:int,defaultNone

       downcast:dict,defaultisNone

       è¿”回值

       filled:DataFrame

       Interpolation

       replace

       åˆ é™¤ç©ºå€¼è¡Œæˆ–列

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

       å‚æ•°

       axis:{ 0or‘index’,1or‘columns’},ortuple/listthereof

       how:{ ‘any’,‘all’}

       thresh:int,defaultNone

       subset:array-like

       inplace:boolean,defaultFalse

       è¿”回

       dropped:DataFrame

python检查是否有缺失值

       ç»Ÿè®¡data里每一列是否有空值：

       data.isnull().any()

       ç»Ÿè®¡data里每一列空值的个数：

       data.isnull().any().sum()

       ä½†æ˜¯æœ‰çš„时候，明明有空值却统计不出来。

       æœ€è¿‘我遇到的数据，空值的填充是null，这个需要转化一下才可以用上面的函数。

       data?=?data.replace('null',np.NaN)

       ç„¶åŽä½ å†ç»§ç»­ç”¨data.isnull().any()，ata.isnull().any().sum()就没问题了。

       å¦‚果这么做，你的问题还没解决，查看你的缺失值的填充是什么，用np.NaN替代。、

       å¦å¤–的方法：

       np.any(np.isnan(data))

       np.all(np.isfinite(data))

       ç»“语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于python缺失值多少个的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于python缺失值多少个的相关内容别忘了在本站进行查找喔。

让数据分析更敏捷：8 款最佳数据探索分析（Python EDA）工具

       在数据科学领域，探索性数据分析（EDA）是关键步骤。EDA通过统计图表、数据可视化和描述性统计方法，帮助理解数据结构、发现模式、负13的源码怎么算识别异常点和提出假设。其特性包括数据可视化、数据清理和准备以及简单的统计分析。EDA使数据分析过程敏捷高效，是数据科学工作流程的重要组成部分。以下是8款最佳Python EDA工具，助你快速进行数据分析。

       一、D-Tale

       D-Tale是源码ab一个使用Flask后端和React前端的工具，集成到IPython笔记本和终端。支持Pandas的DataFrame、Series、MultiIndex、DatetimeIndex和RangeIndex。只需一行代码，即可生成报告，总结数据集、相关性、图表和热图，并突出显示缺失值。提供报告中每个图表的交互式分析功能。

       二、ydata-profiling

       ydata-profiling用于生成Pandas DataFrame的classforname源码摘要报告。通过df.profile_report()扩展DataFrame，能够高效处理大型数据集，在几秒钟内生成报告。

       三、Sweetviz

       Sweetviz是一个开源Python库，只需两行代码即可生成美观的可视化，将EDA以HTML应用程序形式展示，快速可视化目标值并比较数据集，帮助用户直观理解和分析数据。

       四、AutoViz

       AutoViz自动可视化任何大小的数据集，只需一行代码生成HTML、Bokeh等格式的报告。用户可以与AutoViz生成的acunetix源码HTML报告进行交互，方便深入分析数据。

       五、Dataprep

       Dataprep是一个用于数据分析、准备和处理的开源Python包。基于Pandas和DaskDataFrame，快速生成Pandas/DaskDataFrame的报告。

       六、Klib

       Klib用于导入、清理、分析和预处理数据，适用于自定义分析。

       七、Dabl

       Dabl专注于通过可视化提供快速概览及便捷的机器学习预处理和模型搜索，而非逐列统计信息。源码0906Dabl中的plot()函数生成各种图表，包括...

       八、Bamboolib/Edaviz

       Edaviz是一个用于在Jupyter Notebook和Jupyter Lab中进行数据探索和可视化的Python库。它在Databricks收购后已整合到Bamboolib中。Bamboolib已不再开源，SmartNotebook暂不支持。

       以上8个EDA Python包通过几行代码生成数据摘要和可视化，自动化节省大量时间。AutoViz和D-Tale是出色选择。Klib适用于自定义分析，Bamboolib/Edaviz已不再开源。

如何做探索性时空数据分析?

       探索性数据分析是数据科学的核心步骤，它帮助我们理解数据集的内在信息。本文概述了个自动执行EDA的Python包，它们能生成数据见解，大幅节省时间。以下是各包的功能概述：

       1、D-Tale

       使用Flask后端和React前端，D-Tale与ipython notebook和终端无缝集成。它能快速生成包含数据集、相关性、图表和热图的报告，突出显示缺失值，提供交互式图表。

       2、Pandas-Profiling

       Pandas-Profiling可以生成Pandas DataFrame的概要报告。它在大型数据集上表现优异，几秒内即可创建报告。

       3、Sweetviz

       Sweetviz是一个Python库，两行代码即可启动一个HTML应用程序，生成漂亮的可视化图。它提供数据集、相关性、分类和数字特征的总体总结。

       4、AutoViz

       AutoViz可以自动可视化任何大小的数据集，并生成HTML、bokeh等报告，用户可以与报告进行交互。

       5、Dataprep

       Dataprep是一个用于分析、准备和处理数据的开源包，运行速度快，几秒钟内即可为Pandas/Dask DataFrame生成报告。

       6、Klib

       Klib是一个用于导入、清理、分析和预处理数据的包。虽然需要手动编写代码，但对定制化分析非常方便。

       7、Dabl

       Dabl专注于通过可视化提供快速概述，并提供便捷的机器学习预处理和模型搜索。

       8、Speedml

       Speedml是一个用于快速启动机器学习管道的包，集成了常用的ML库，包括Pandas、Numpy、Sklearn、Xgboost和Matplotlib。

       9、DataTile

       DataTile负责数据管理、汇总和可视化，是PANDAS DataFrame describe（）函数的扩展。

       、edaviz

       edaviz是一个数据探索和可视化的Python库，现在已被Databricks收购，不建议使用。

       综上所述，本文推荐的包各有特点，适合不同需求。Dataprep、AutoViz和D-table是不错的选择，Klib适合定制化分析，Speedml功能全面但不专一于EDA。最后，若需更深入学习Python，请查看推荐视频。欢迎关注、点赞和收藏，期待分享更多Python知识。