मिसिंग डेटा हैंडल करना
pandas के साथ डेटा को रीशेप करना
Maria Eugenia Inzaugarat
Data Scientist
रिव्यू
- DataFrames को stack और unstack करें:
- सभी कॉलम इंडेक्स लेवल
- एक रो इंडेक्स लेवल
- किस लेवल को stack या unstack करना है, चुनें
Unstack करने पर missing values आती हैं
सबग्रुप्स के लेबल एक जैसे नहीं हैं
animals
jump run fly
class order name
Mammalia carnivora dog No Yes No
Diprotodontia Kangaroo Yes No No
Aves hervibora bird No No Yes
Unstack करने पर missing values आती हैं
सबग्रुप्स के लेबल एक जैसे नहीं हैं
animals
jump run fly
class order name
Mammalia carnivora dog No Yes No <--
Diprotodontia Kangaroo Yes No No
Aves hervibora bird No No Yes
Unstack करने पर missing values आती हैं
सबग्रुप्स के लेबल एक जैसे नहीं हैं
animals.unstack(level='class')
jump run fly
clas Aves Mammalia Aves Mammalia Aves Mammalia
order name
Diprotodontia Kangaroo NaN Yes NaN No NaN No
carnivora Dog NaN No NaN Yes NaN No
Charadriiformes Avocet No NaN No NaN Yes NaN
Unstack करने पर missing values आती हैं
सबग्रुप्स के लेबल एक जैसे नहीं हैं
animals.unstack(level='class')
jump run fly
clas Aves Mammalia Aves Mammalia Aves Mammalia
order name
Diprotodontia Kangaroo NaN Yes NaN No NaN No
-----------------------------
carnivora Dog NaN <-- No NaN Yes NaN No
-----------------------------
Charadriiformes Avocet No NaN No NaN Yes NaN
unstack के साथ NaN हैंडल करना
animals.unstack(level='class', fill_value= )
unstack के साथ NaN हैंडल करना
animals.unstack(level='class', fill_value='No')
unstack के साथ NaN हैंडल करना
animals.unstack(level='class', fill_value='No').sort_index(level=['order', 'name'], ascending=[True, False])
jump run fly
clas Aves Mammalia Aves Mammalia Aves Mammalia
order name
Diprotodontia Kangaroo No Yes No No No No
carnivora Dog No No No Yes No No
Charadriiformes Avocet No No No No Yes No
Stack और missing values
मूल DataFrame में इंडेक्स और कॉलम वैल्यू की कुछ कॉम्बिनेशन नहीं हैं
flowers
petals Stigma
number size
rose 40 NaN
Lily 8 5
Stack और missing values
मूल DataFrame में इंडेक्स और कॉलम वैल्यू की कुछ कॉम्बिनेशन नहीं हैं
flowers.stack()
Stigma petals
rose number NaN 40.0
Lily number NaN 8.0
size 5 NaN
Stack और missing values
मूल DataFrame में इंडेक्स और कॉलम वैल्यू की कुछ कॉम्बिनेशन नहीं हैं
flowers.stack(dropna=True)
Stigma petals
rose number NaN 40.0
Lily number NaN 8.0
size 5 NaN
Stack और missing values
मूल DataFrame में इंडेक्स और कॉलम वैल्यू की कुछ कॉम्बिनेशन नहीं हैं
flowers.stack(dropna=False)
Stigma petals
rose number NaN 40.0
size NaN NaN <--
Lily number NaN 8.0
size 5 NaN
stack के साथ NaN हैंडल करना
flowers.stack(dropna=False).fillna(0)
Stigma petals
rose number 0 40.0
size 0 0
Lily number 0 8.0
size 5 0
अभ्यास करते हैं!
pandas के साथ डेटा को रीशेप करना
