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python看空值函数 python的空值( 三 )

IT技术删除


最近邻插补（在记录中找到与缺失值样本最接近的样本的该属性插补）
回归方法（对带有缺失值的变量，根据已有数据和与其有关的其他变量建立拟合模型来预测缺失值）
插值法（利用已知点建立合适的插值函数f(x),未知值由对应点xi求出来近似代替）
下面，我们主要讨论删除缺失值，学习一些pandas缺失值删除的操作 。
1）df.dropna(),舍弃含有任意缺失值的行
#等价于titanic_survival.dropna(axis=0) axis=0表示删除行，axis=1表示删除列
dropall=titanic_survival.dropna()
删除含任意空值的行
2）df.dropna()函数删除某个列中含有空值的行
现在这个数据中age、cabin、embarked都有缺失值 ， 如果我们直接使用df.dropna()会删除掉这三列中都有空值的所有行，但是我们希望只删除age列中有空值的数据 ， 那该如何处理呢？
直接使用df.dropna(subset=['column_list'])
drop_age_null=titanic_survival.dropna(subset=["Age"])
删除指定列中含有缺失值的行
pandas自定义函数
python count的函数用法是什么？以下代码的功能是 统计列表中重复项的出现次数
这里面就用到了 count() 函数
mylist = ['apple', 'banana', 'grape', 'banana', 'apple', 'grape', 'grape']
myset = set(mylist)
for item in myset:
print("the %s has been found %d times" % (item, mylist.count(item)))
函数COUNT在计数时 ， 将把数值型的数字计算进去；但是错误值、空值、逻辑值、日期、文字则被忽略 。
如果参数是一个数组或引用，那么只统计数组或引用中的数字；数组中或引用的空单元格、逻辑值、文字或错误值都将忽略 。如果要统计逻辑值、文字或错误值，请使用函数COUNTA（COUNTIF按EXCEL的说明也行，但常出毛?。?。
排序过程
假设输入的线性表L的长度为n，L=L1,L2,..,Ln；线性表的元素属于有限偏序集S ， |S|=k且k=O(n)，S={S1,S2,..Sk}；则计数排序可以描述如下：
1、扫描整个集合S ， 对每一个Si∈S，找到在线性表L中小于等于Si的元素的个数T(Si)；
2、扫描整个线性表L，对L中的每一个元素Li，将Li放在输出线性表的第T(Li)个位置上 ， 并将T(Li)减1 。
以上内容参考：百度百科-计数排序
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