1.獲取存在缺失值的行或列

在進(jìn)行缺失值篩選時(shí)，可以對(duì)缺失嚴(yán)重的行和列進(jìn)行刪除，首先進(jìn)行缺失值的確定。

(1)缺失值的列和每列的缺失情況

#對(duì)每列的缺失值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，并逆序排列 data.isnull.sum().sort_values(ascending=False)

(2)缺失值的行和每行的缺失情況

#對(duì)每行的缺失值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，并逆序排列 data.isnull.sum(axis=1).sort_values(ascending=False)

(3)獲取以列為單位的指定缺失值個(gè)數(shù)的列名

#num是閾值，可以設(shè)定滿足條件的數(shù)值 num =0 columns=[] for i in list(Udata.columns[Udata.isnull().sum(axis=0)>num]):columns.append(i)

(4)獲取以行為單位的指定缺失值個(gè)數(shù)的行名

#num是閾值，可以設(shè)定滿足條件的數(shù)值 num =0 rows = [] for row in list(data.index[data.isnull().sum(axis=1)>=num]):rows.append(row)

2.DataFrame的后列數(shù)據(jù)減前列數(shù)據(jù)，并返回DataFrame

apply用法:

• Series，自動(dòng)遍歷整個(gè)?Series，按照相對(duì)應(yīng)的函數(shù)進(jìn)行運(yùn)算
• DataFrame，自動(dòng)遍歷整個(gè)Dataframe，按照行或列進(jìn)行運(yùn)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,axis=1)b= b.apply(pd.Series,index=[str(i) for i in range(len(b.iloc[0]))])

?

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Pandas使用小技巧的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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