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查询缺失值的函数关键词解读_excel对缺失数据补全(2024年12月精选)

内容来源：天哥SEO所属栏目：新闻更新日期：2024-12-01

查询缺失值的函数关键词

Pandas过滤6法，秒懂！ Pandas数据过滤其实非常简单，只需掌握6种常见情况，就能轻松上手。以下是详细步骤：单条件过滤 𐟎€š过指定列和条件进行过滤。例如： filtered_df = df[df['Age'] > 30] 多条件组合过滤 𐟔„ 可以同时指定多个条件和列进行过滤。例如： filtered_df = df[(df['Age'] > 30) & (df['Score'] > 80)] 基于函数过滤 𐟓ˆ 使用自定义函数进行过滤。例如： def is_valid(x): return x is not None filtered_df = df[df['Age'].apply(is_valid)] 基于query过滤 𐟔 使用类似SQL的语法进行筛选。例如： filtered_df = df.query('Age > 25') 筛选缺失值 𐟓 使用isna()或notna()方法筛选含有缺失值或非缺失值的行。例如： filtered_df = df[df['Age'].isna()] 使用str.contains()筛选字符串 𐟓œ 根据字符串的包含关系进行筛选。例如： filtered_df = df[df['Name'].str.contains('a', case=False)] 练习题目 𐟧𛃤𙠱: 创建一个包含Name, Age, Score的DataFrame，并筛选出Age大于30的行。练习2: 使用布尔索引筛选出Name为David或Eva的行。练习3: 使用isin()方法筛选Age为22, 24的行。练习4: 使用str.contains()方法筛选Name中包含字母'e'的行。练习5: 使用query()方法筛选出Score大于85且Age小于30的行。答案：答案1: filtered_df = df[df['Age'] > 30] 答案2: filtered_df = df[(df['Name'] == 'David') | (df['Name'] == 'Eva')] 答案3: filtered_df = df[df['Age'].isin([22, 24])] 答案4: filtered_df = df[df["Name"].str.contains('e', case=False)] 答案5: filtered_df = df.query('Score > 85 & Age < 30')

银行柜员转数据分析师：4年经验分享去年，我分享了一篇关于银行柜员转行做大数据分析的经验，结果浏览量突破了10万！今天，我想详细分享一下我的学习路径，也算是记录一下自己的成长过程。我本科毕业于985高校，在银行做了三年柜员后，决定裸辞去读硕士，最终转行做了大数据分析。这三年里，我接触了很多优秀的同事，眼界大开。数据分析师必备的四项能力 𐟓Š 理论基础 𐟓š 概率论和统计学：这是基础中的基础，理解这些理论能帮助你更好地分析数据。机器学习：了解各种算法的原理。我之前看过《西瓜书》，但觉得理论推导太深奥，看了一半就放弃了。数据分析思维 𐟧 提出问題：首先要明确自己要解决什么问题。理解数据：了解数据的来源和结构。数据清洗：处理缺失值、异常值等。构建模型：选择合适的模型进行数据分析。数据可视化：将分析结果可视化，方便理解。了解聚类、相关性、漏斗、分类等方法，这些都是数据分析的常用手段。数据分析工具 𐟛 ️ Excel：熟练掌握透视表和各种函数公式。 SQL：主要用于查询数据库中的海量数据。需要熟练掌握基本的增删查改语句及函数，分组聚合、子查询、日期时间函数等。推荐网站：w3school（适合初学者）和牛客网（适合训练数据分析思维）。 Python：可以用来清洗数据、建模和数据可视化。学习路径：从基础语法开始（w3school、菜鸟教程），然后学习numpy、pandas、matplotlib（《利用Python进行数据分析》《深入浅出学pandas》），最后学习scikit-learn（《Python机器学习》）。不推荐看廖雪峰的课程，没基础的人看完还是啥都不会，还浪费了大量时间。建议以案例为导向，实践别人的项目是最好的学习方式。展示能力 𐟓ˆ PPT制作：做好PPT也是个技术活，需要良好的沟通能力和展示技巧。数据分析工具虽然重要，但最重要的是思维能力和对业务的理解。比如，为了分析客户流失原因，你需要盘点业务部的资源和效率，决定下一笔预算和项目投资方向，给出决策。这需要对业务部的整个动作和行为展开分析，包括资源投放、业务手段、业务影响结果的相关性，进而推导出投入产出比。这种能力需要在工作中慢慢积累经验。种一棵树，最好的时间是十年前，其次是现在。希望我的经验能对大家有所帮助！

R语言三种方法搞定每列缺失值统计在R语言中，统计数据框每列的缺失值个数有三种简单方法。以下是详细步骤：首先，创建一个包含缺失值的数据框： ```R data_df <- data.frame( A = c(1, 2, NA, 4), B = c(NA, 2, 3, NA), C = c(1, NA, NA, 4) ) ``` 方法一：使用colSums函数使用colSums函数和is.na函数结合，可以快速统计每列的缺失值个数： ```R na_counts_base <- colSums(is.na(data_df)) print(na_counts_base) ``` 方法二：使用lapply函数通过lapply函数和匿名函数，可以逐列计算缺失值的总和： ```R na_counts_base <- as.data.frame( lapply(data_df, function(x) sum(is.na(x))) ) print(na_counts_base) ``` 方法三：使用dplyr包利用dplyr包的summarise_all函数，可以方便地统计每列的缺失值个数： ```R library(dplyr) na_counts_dplyr <- data_df %>% summarise_all(~ sum(is.na(.))) print(na_counts_dplyr) ``` 这三种方法都可以有效地统计数据框中每列的缺失值个数，选择适合自己的方式即可。

八步搞定Python数据分析，轻松上手！嘿，大家好！今天我想跟你们分享一下如何用Python搞定数据分析。其实，这个过程并没有你想象的那么复杂，只要你有耐心和一些基本的Python知识，你就能轻松上手。下面我会一步一步带你走完整个流程。第一步：导入必要的库 𐟓š 首先，你需要导入一些必要的库。比如，pandas用于数据处理，numpy用于数值计算，matplotlib用于数据可视化。这些库基本上是Python数据分析的三大支柱。第二步：读取数据 𐟓‚ 读取数据是第一步，也是最基础的一步。你可以用pandas的read_csv函数来读取CSV文件。这个函数非常强大，能帮你轻松处理各种数据格式。第三步：数据清洗 𐟧𜊦•𐦍…洗是为了确保数据的质量和一致性。你可以用head函数查看数据的前几行，用isnull().sum()检查缺失值的数量，然后用dropna()函数删除含有缺失值的行，最后用drop_duplicates()函数处理重复值。第四步：数据探索与可视化 𐟓ˆ 数据探索与可视化是为了让你对数据有更深入的理解。你可以用describe函数获取数据的描述性统计信息，用hist函数绘制直方图，用scatter函数绘制散点图，最后用corr函数计算相关性矩阵。第五步：特征工程 ⚙️ 特征工程是为了选择和转换数据的特征，以便于建立模型。你可以用选定的特征来构建特征矩阵，然后用标准化方法进行特征缩放。第六步：建立模型 𐟏—️ 建立模型是为了对数据进行建模和预测。你可以用train_test_split函数将数据划分为训练集和测试集，然后用线性回归模型进行训练。第七步：模型评估与优化 𐟔犦补ž‹评估与优化是为了评估模型的性能并进行参数调优。你可以用均方误差(MSE)和决定系数(R2)等指标来评估模型的预测结果，然后用GridSearchCV函数进行参数优化。第八步：结果可视化和报告 𐟓Š 最后一步是把分析结果以图表和报告的形式展示出来。你可以用scatter函数绘制实际值和预测值的散点图，以及其他适用的图表来展示分析结果。好了，这就是用Python搞定数据分析的八步流程。希望对你有所帮助！如果你有任何问题，欢迎在评论区留言，我会尽力解答。𐟘Š

缺失值处理！补全秘籍 𐟎‰𐟎‰𐟎‰ 今日学习内容：处理缺失值 - 补全缺失值 𐟓Œ𐟓Œ𐟓Œ 重要提示：在之前的笔记3⃣️1⃣️～3⃣️3⃣️中，我们已经学会了如何识别数据中的缺失值及其数量。基于这些信息，我们可以进行缺失值处理。有时，删除包含缺失值的行或列可能会导致丢失重要数据。这时，可以使用fillna()函数来填补这些缺失值。注意：补全值所在的列可能无法进行进一步分析。 𐟓 笔记解析： 1️⃣ lines 1～3：通过read_excel()函数将Excel数据读取为Dataframe格式，并将其赋值给变量df。 2️⃣ line 4：使用df.fillna(88, inplace=True)将所有的缺失值补全为88。参数inplace=True表示直接在原数据上进行操作。 𐟌Ÿ 欢迎大家交流学习，共同进步！

数据分析全流程详解，4步搞定！ 𐟚€ 最近有不少朋友问我：“转行数据分析需要学些什么？”、“数据分析需要哪些数学基础？”今天我就来给大家详细讲解一下数据分析的四个步骤，纯干货哦！ —— 𐟑‰ 数据分析可以分为四个步骤：数据抓取、数据清洗、数据分析和业务决策。 1️⃣ 数据抓取：通过埋点、爬虫和API接口来实现。 𐟔𙠥Ÿ‹点：在应用中通过特定的流程搜集信息，用来跟踪应用使用情况。简单来说，就是通过app中各种可点击的渠道积累用户的行为数据。 𐟔𙠧ˆ쨙민š按照一定的规则，自动抓取网页信息的程序或脚本。一般用Python或者第三方数据工具编写。数据分析师不需要精通Python，但至少要懂一点。 𐟔𙠁PI：应用程序接口。是一些预先定义的函数，可以在无需访问原码的前提下，让开发人员给予某软件或硬件访问权限的一组程序。 2️⃣ 数据清洗：通过缺失值分析、异常值分析和一致性分析来实现。缺失值分析：分析抓取数据的空值或者遗漏值。异常值分析：进行离群点分析。一致性分析：进行矛盾或者多数据源数据筛查。清洗后得到可进行分析的有效数据。 3️⃣ 数据分析：通过描述性分析、诊断性分析、预测性分析和仿真模拟来实现。 𐟔𙠦述性分析：实现数据可视化，用Excel即可做到，常用的图有饼图、气泡图等。 𐟔𙠨–�祈†析：分析业绩波动。例如采用周权重指数分析销量波动周趋势。 𐟔𙠩Ω𕋦€祈†析：预测未来业绩，常见的采用线性回归方法预测未来业绩趋势。 𐟔𙠤𛿧œŸ模拟：模拟真实数据解决业务问题。比如电脑根据日平均销量生成每日销量分析较优日备货量。 4️⃣ 业务决策：针对数据分析的四个方向达成四个常见方向的决策。 𐟔𙠦述性分析→生成用户画像：达到针对性运营。 𐟔𙠨–�祈†析→评估ROI：企业资源配置优化。 𐟔𙠩Ω𕋦€祈†析→未来业绩评估：进行活动策划和人员工作排期。 𐟔𙠤𛿧œŸ分析→不同情况的风险评估：进行供应链资源规划。 𐟑‰ 总结：以上就是数据分析的全过程。大家对数据分析还有什么疑问，都可以问我，我后面都会写出来分享给你们。

𐟧𙐡ndas数据清洗全攻略✨ 处理数据时，Pandas库是你的得力助手！面对缺失、异常、重复数据，别担心，我们有妙招！𐟒ꊊ𐟔 第一步：删除缺失值使用`dropna()`函数，轻松删除含有缺失值的数据行。 𐟔 第二步：填充缺失值利用`fillna()`函数，你可以用平均值、中位数或其他方法填充缺失的数据。 𐟔 第三步：删除重复值调用`drop_duplicates()`函数，轻松去除重复数据，让数据更纯净。 𐟔 第四步：替换异常值通过`replace()`函数，你可以用合适的值替换异常或不合理的数据。 𐟔 第五步：转换数据类型使用`astype()`函数，可以将数据类型转换为更适合分析的类型，如整数、浮点数等。 𐟔 第六步：去除空格和大小写利用字符串处理函数，如`str.strip()`和`str.lower()`，可以清理数据中的空格和大小写问题。 𐟎‰ 完成以上步骤，你的数据就焕然一新啦！快来试试吧！𐟌Ÿ

sql和python哪个难在数据科学的世界里，SQL和Python是两大不可或缺的技能。𐟌 但要如何掌握它们呢？这里有一些实用的建议： 𐟔 首先，要明确区分这两种语言的功能。 𐟓 SQL：专为数据查询和操作而设计。 𐟓 Python：主要用于数据处理、分析和可视化。 ✏ 在数据分析中，虽然两者都是工具，但它们的重要性各有不同。通常，80%的时间都在使用SQL，但这并不意味着Python就不重要。 𐟓– 针对这两种语言，这里有一些学习要点： 𐟗ž SQL学习路线： 𐟓 掌握SQL的基础语法，包括查询、过滤、排序、分组和连接等操作。 𐟓 熟悉MySQL、Oracle和Microsoft SQL Server等数据库管理系统。 𐟓 学习在数据库中创建和修改表格，以及添加、删除数据和备份数据等操作。 𐟓 深入了解高级SQL操作，如子查询、视图、存储过程和触发器等。 𐟓˜ Python学习路线： 𐟓 掌握Python的基础语法，包括变量、数据类型、条件语句、循环语句和函数等。 𐟓 熟悉Python的标准库，如NumPy、Pandas和Matplotlib等，它们是Python数据分析的核心工具。 𐟓 学习如何使用Python进行数据清洗、处理和分析，包括去重、处理缺失值、数据转换和数据合并等操作。 𐟓 掌握使用Python进行可视化的方法，如绘制直方图、散点图、热力图和地图等。 𐟌Ÿ 通过实践不断提升自己的能力，多动手才能真正掌握这些技能！此外，锻炼自己的数据分析思维也是非常重要的。

数据分析必学！SQL+Python 如果你想从事数据分析方面的工作，那你得知道，学SQL和Python都是必须的。没错，两者都得学！ SQL：数据的查询和处理 SQL主要用于数据的查询和处理。你需要掌握基础的SQL语法，包括查询、过滤、排序、分组和连接等操作。熟悉常用的数据库管理系统，比如MySQL、Oracle和Microsoft SQL Server。你还需要学会如何在数据库中创建和修改表格，添加和删除数据，以及备份和恢复数据。高级的SQL操作，如子查询、视图、存储过程和触发器等，也得掌握。最后，通过实际案例练习，比如在销售数据中查询最畅销的产品、计算客户的平均花费，以及在多个表格中联合查询等。 Python：数据的处理和分析 Python则主要用于数据的处理、分析和可视化。你需要学习Python的基础语法，包括变量、数据类型、条件语句、循环语句和函数等。熟悉Python的标准库，如NumPy、Pandas和Matplotlib等，这些库是Python用于数据分析的核心工具。学会使用Python进行数据清洗、处理和分析，比如数据去重、缺失值处理、数据转换和数据合并等。此外，还得学会使用Python进行可视化，比如绘制直方图、散点图、热力图和地图等。通过实际案例练习，比如分析销售数据、预测房价，以及通过文本数据分析情感等。工具只是手段虽然SQL和Python只是工具，但它们在你数据分析的道路上是必不可少的。举个例子，你写文章得先用Word，但要把文章写好，还得有妙笔生花的能力。碎碎念如果你想从事数据分析方面的工作，SQL和Python都是必学的，而不是只选一门来学。当然，作为工具，它们在你日常工作中的占比肯定是不一样的。可能大部分数据分析师80%的时间都在用SQL解决问题，但高级数据分析师会有20%的时间留给Python。作为工作，不可能因为Python只占了20%的工作量就不去学它。如果非要选个高低，作为新手来说，SQL相比Python，SQL不会涉及太多的概念和语句。所以新手先学SQL就好了。相信零基础的小白会有一些困难，但还是想要系统学习的话，可以找一些靠谱的机构或者课程来帮助你哦！

R语言自学指南：从零开始到数据分析大师第一天：基础入门 𐟚€𐟑𖊩斥…ˆ，了解一下R语言的基本概念和如何设置环境。掌握向量的创建、数据类型、变量赋值以及文件读写等基础操作。完成一些简单的数值计算和数据处理任务。作业：编写一个简单的R脚本，进行基本的数据处理。第二天：数据结构与函数 𐟓Š𐟓 学习R语言中的常见数据结构，如列表、数组、矩阵和数据框。掌握函数的使用方法和自定义函数的编写。了解条件语句和循环结构，实现数据筛选与处理。作业：使用函数解决一些实际的生物医学问题。第三天：数据可视化 𐟓ˆ𐟓Š 学习使用ggplot2包绘制各种图表，如散点图、直方图和折线图。掌握调整图表样式和添加标签的技巧。了解生物医学中常用的数据可视化方法。作业：绘制生物医学数据的图表并解读。第四天：数据整合与处理 𐟔„𐟔€ 学习使用dplyr包进行数据整合、筛选和变换。掌握数据清洗和处理常见问题，如缺失值和重复数据。了解数据拆分与合并的方法，实现复杂分析。作业：处理一个真实的生物医学数据集，并进行统计分析。第五天：统计分析 𐟓Š𐟓‰ 学习进行生物医学数据的描述统计分析。掌握t检验、方差分析等常用假设检验方法。了解线性回归、相关分析等统计技术。作业：使用R完成生物医学数据的统计分析报告。第六天：数据挖掘与机器学习 𐟕𕯸‍♀️𐟤– 了解生物信息学中的数据挖掘和机器学习应用。学习使用caret包进行分类、回归和聚类分析。了解交叉验证和模型评估方法。作业：尝试应用机器学习方法解决生物医学问题。总结 𐟓š𐟎“ 自学R语言需要耐心和坚持，每天投入约4-5小时。随着学习的深入，你将掌握强大的数据分析和可视化能力，为未来的生物医学研究和职业发展打下坚实基础。加油！𐟒갟ŒŸ

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