摘要:本文主要向大家介绍了【云计算】python大数据分析之缺失值处理,通过具体的内容向大家展现,希望对大家学习云计算有所帮助。
本文主要向大家介绍了【云计算】python大数据分析之缺失值处理,通过具体的内容向大家展现,希望对大家学习云计算有所帮助。
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
from scipy.interpolate import lagrange as lg #调用拉格朗日缺值补充函数
inputfile='D:/Code/Need/try.xls'
outputfile='D:/Code/Need/try1.xls'
data=pd.read_excel(inputfile)
data[u'B'][(data[u'B']>15) | (data[u'B']<1)]=None #去掉其中大于15小于1的异常值(视情况而定)
def lagra(data,j,k=5): #data为传入的列,j为值
y=data[list(range(j-k,j))+list(range(j+1,j+1+k))] #选取选中数据的前五个数据和后五个数据进行缺值补充
y=y[y.notnull()] #去掉选中数据中的空值
return lg(y.index,list(y))(j) #lagrange(x,y)(source) 返回值
for i in data.columns:
for j in range(len(data)):
if(data[i].isnull())[j]: #找到空值就执行函数
data[i][j]=lagra(data[i],j)
data.to_excel(outputfile)
本文由职坐标整理并发布,希望对同学们有所帮助。了解更多详情请关注职坐标大数据云计算大数据安全频道!
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