Pandas教程( 二 )
data.Survived.value_counts(normalize=True).round(decimals=4) * 100061.62138.38Name: Survived, dtype: float64i） 评估数据集中是否存在缺失值 。
data.isnull().values.any()Truej） 使用isnull()得到缺失值的数目 。
data.isnull().sum()PassengerId0Survived0Pclass0Name0Sex0Age177SibSp0Parch0Ticket0Fare0Cabin687Embarked2dtype: int64k） 使用notnull()得到现有值的数目 。
data.notnull().sum()PassengerId891Survived891Pclass891Name891Sex891Age714SibSp891Parch891Ticket891Fare891Cabin204Embarked889dtype: int64l） 按变量列出的缺失值的百分比（%） 。
data.isnull().sum() / data.isnull().shape[0] * 100等同于
data.isnull().mean() * 100PassengerId0.000000Survived0.000000Pclass0.000000Name0.000000Sex0.000000Age19.865320SibSp0.000000Parch0.000000Ticket0.000000Fare0.000000Cabin77.104377Embarked0.224467dtype: float64m） 四舍五入（在示例中为2） 。
(data.isnull().sum() / data.isnull().shape[0] * 100).round(decimals=2)等同于
(data.isnull().mean() * 100).round(decimals=2)PassengerId0.00Survived0.00Pclass0.00Name0.00Sex0.00Age19.87SibSp0.00Parch0.00Ticket0.00Fare0.00Cabin77.10Embarked0.22dtype: float64n） 另外：用组合文本打印结果 。
print("The percentage of 'Age' is missing values:",(data.Age.isnull().sum() / data.Age.isnull().shape[0] * 100).round(decimals=2), "%")The percentage of 'Age' is missing values: 19.87 %print(f"The feature 'Age' has {data.Age.isnull().sum()} missing values")The feature 'Age' has 177 missing valuesprint("'Age' has {} and 'Cabin' has {} missing values".format(data.Age.isnull().sum(), data.Cabin.isnull().sum()))'Age' has 177 and 'Cabin' has 687 missing valueso） 形状、变量类型和缺失值的信息 。
data.info()
文章插图
p） 具体特征概述（下例中为“性别”和“年龄”） 。
data[['Sex','Age']].info()
文章插图
基本统计a) describe方法只给出数据的基本统计信息 。 默认情况下 ， 它只计算数值数据的主统计信息 。 结果用pandas数据帧表示 。
data.describe()
文章插图
b） 添加其他非标准值 ， 例如“方差” 。
describe = data.describe()describe.append(pd.Series(data.var(), name='variance'))
文章插图
c） 显示分类数据 。
data.describe(include=["O"])等同于
data.describe(exclude=['float64','int64'])等同于
data.describe(include=[np.object])
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