用列平均值取代pandas DataFrame 中的NaN 值
用對應列的平均值填滿pandas DataFrame 中的NaN 值是一項常見任務在資料分析中。雖然 numpy 為數組提供了簡單的方法,但 pandas DataFrame 需要量身定制的解決方案。
方法:
要將DataFrame 中的NaN 值替換為列平均值,我們可以使用DataFrame.fillna 方法:
<code class="python">df.fillna(df.mean())</code>
範例:
考慮NaN 值的DataFrame:
<code class="python">import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'A': [-0.166919, -0.297953, -0.120211, np.nan, np.nan, -0.788073, -0.916080, -0.887858, 1.948430, 0.019698], 'B': [0.979728, -0.912674, -0.540679, -2.027325, np.nan, np.nan, -0.612343, 1.033826, 1.025011, -0.795876], 'C': [-0.632955, -1.365463, -0.680481, 1.533582, 0.461821, np.nan, np.nan, np.nan, -2.982224, -0.046431] })</code>
計算每個數值的平均值欄位:
<code class="python">column_averages = df.mean()</code>
最後,替換NaN 值:
<code class="python">df_filled = df.fillna(column_averages)</code>
結果:
<code class="python">print(df_filled) A B C 0 -0.166919 0.979728 -0.632955 1 -0.297953 -0.912674 -1.365463 2 -0.120211 -0.540679 -0.680481 3 -0.151121 -2.027325 1.533582 4 -0.151121 -0.231291 0.461821 5 -0.788073 -0.231291 -0.530307 6 -0.916080 -0.612343 -0.530307 7 -0.887858 1.033826 -0.530307 8 1.948430 1.025011 -2.982224 9 0.019698 -0.795876 -0.046431</code>
如輸出所示,NaN 值成功替換為其各自欄位的平均值。
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Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显著。1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)Python適合快速開發、數據科學和腳本編寫,因其簡潔語法和豐富庫;2)C 適用於需要高性能和底層控制的場景,如係統編程和遊戲開發,因其編譯型和手動內存管理。

Python在數據科學和機器學習中的應用廣泛,主要依賴於其簡潔性和強大的庫生態系統。 1)Pandas用於數據處理和分析,2)Numpy提供高效的數值計算,3)Scikit-learn用於機器學習模型構建和優化,這些庫讓Python成為數據科學和機器學習的理想工具。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。


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