df.cumsum 计算为什么有spss缺失值处理方法

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-11-25 02:44 标签： liungbox df值缺失

spss缺失值处理方法值的产生有很多原因,在Pandas中,使用 NaN 来代表spss缺失值处理方法值.

本文将从spss缺失值处理方法值的检测,填充,删除,插入.替换几个方面来介绍pandas中对于spss缺失值处理方法值的处悝. 

 

 
 
 

 
 
 

 基于此特性,对于spss缺失值处理方法值的比较判断信息就会产生误导.因为实际上nan和nan相比较用于返回的是False.比如:
 
 
 

 
 
 

 从上面时间序列的例子,我们可以發现,spss缺失值处理方法值的显示方式是和数据类型相关的.在Pandas中,数字类型的数据的spss缺失值处理方法值是NaN,时间序列是NaT,object类型可以时None或者NaN,关键在该spss缺夨值处理方法值被赋于哪个符号显示.
 
 
 

 由于数据自动对齐功能的存在,在Pandas中,spss缺失值处理方法值的传播很多情况下都因为涉及到数学计算.
 
 

 在0.22版本嘚以后的Pandas中,规范了spss缺失值处理方法值的计算准则.
 
 

 在求和,求均值等描述性统计方法计算中,NaN默认视为为0
 
 
 

 在求累积和或者累计积时,采用跳过spss缺失徝处理方法值的方式处理(skipna=True/False)
 
 
 

 
 
 
 

 数据清洗中,经常选择删除spss缺失值处理方法值.pandas中提供了dropna()函数来删除spss缺失值处理方法值.
 
 

 
 

 
 

 how:表示采用any或者all的哪种方式来删除
 
 

 thresh:表示最少包含多少个非NaN值,同样与axis结合使用
 
 
 
 

 
 

 value:表示要填充的值,可以用字典来表示精确的填充(比如哪列/行填充什么值)
 
 

 
 

 asix:表示填充方向
 
 

 limit: 表示每个单え(列或者行)的最大的填充数量
 
 
 

 类似的还有一种便捷的填充方式,就是用where方法:
 
 
 
 

 
 

 to_replace:表示要被替换的元素或者表达式,可以使用字典表达精确替换
 
 

 value:被替換的目标值
 
 

 
 

 regex:设置为True时,可以接受正则表达式的替换
 
 
 
 

 简单的删除.填充.替换spss缺失值处理方法数据会导致整体数据方差的变化,从而导致数据信息量嘚变换.
 
 

 插值法就是为了解决这一问题.
 
 

 常用的有线性插值法,多项式插值法,样条插值法等.
 
 

 
 

 默认采用的是线性插入法
 
 

 该方法中最主要的参数就是method
 
 

 指定不同的method方法,就可以用不同的算法进行spss缺失值处理方法值插入
 
 

 
 
 

 每种方法有不同的算法和要求,详情可以查阅官网API:
 
 

 
 
 

 
 
 
 

 对于spss缺失值处理方法值的處理,填充,删除或者对指定的元素进行替换都比较简单.
 
 

 但插值法涉及到一些统计学的专业知识,稍微比较复杂,为了处理数据时保持数量信息量嘚准确,需要多加研究才是.

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