用python代码读取来聘人员信息数据hr_job.csv,查看每个特征的缺失值数目
时间: 2023-06-07 21:10:01 浏览: 856
好的,我理解了您的要求。以下是您所需要的Python代码:
```python
import pandas as pd
#读取csv文件
data = pd.read_csv('hr_job.csv')
#查看每个特征的缺失值数目
missing_values_count = data.isnull().sum()
print(missing_values_count)
```
通过运行以上代码,您可以得到每个特征的缺失值数目。如果有缺失值,对应特征的值为缺失值的数量,否则为0。
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用python代码读取来聘人员信息数据hr_job.csv,查看每个特征的缺失值数目,查看分类数据特征的缺失值索引,将分类数据中的缺失值填补为“未知”并显示填补后结果,查看数值型特征缺失值索引,将数值型缺失值填补为其对应特征的均值,并显示填补后结果,查看数值型特征的异常数据,将数值型异常数据替换为其对应特征的均值。
好的,我知道了。以下是针对你的问题的代码实现:
``` python
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取hr_job.csv数据
df = pd.read_csv('hr_job.csv')
# 查看每个特征的缺失值数目
print(df.isnull().sum())
# 查看分类数据特征的缺失值索引
categorical_cols = ['education', 'department', 'salary']
for col in categorical_cols:
missing_indices = df.index[df[col].isnull()]
print(f"{col}缺失值索引:{missing_indices}")
# 将分类数据中的缺失值填补为“未知”并显示填补后结果
df[categorical_cols] = df[categorical_cols].fillna('未知')
print(df[categorical_cols])
# 查看数值型特征缺失值索引
numeric_cols = ['last_evaluation', 'satisfaction_level']
for col in numeric_cols:
missing_indices = df.index[df[col].isnull()]
print(f"{col}缺失值索引:{missing_indices}")
# 将数值型缺失值填补为其对应特征的均值,并显示填补后结果
for col in numeric_cols:
mean = df[col].mean()
df[col] = df[col].fillna(mean)
print(df[numeric_cols])
# 查看数值型特征的异常数据
for col in numeric_cols:
q1 = df[col].quantile(0.25)
q3 = df[col].quantile(0.75)
iqr = q3 - q1
outliers_indices = df.index[(df[col] < (q1 - 1.5 * iqr)) | (df[col] > (q3 + 1.5 * iqr))]
print(f"{col}的异常值索引:{outliers_indices}")
# 将数值型异常数据替换为其对应特征的均值
for col in numeric_cols:
q1 = df[col].quantile(0.25)
q3 = df[col].quantile(0.75)
iqr = q3 - q1
outliers_indices = df.index[(df[col] < (q1 - 1.5 * iqr)) | (df[col] > (q3 + 1.5 * iqr))]
mean = df[col].mean()
df[col].iloc[outliers_indices] = mean
print(df[numeric_cols])
```
希望这个代码能够帮助你解决问题。
(1)读取来聘人员信息数据(hr_job.csv),查看每个特征的缺失值数目。 (2)查看分类数据特征的缺失值索引,将分类数据中的缺失值填补为“未知”并显示填补后结果; (3)查看数值型特征缺失值索引,将数值型缺失值填补为其对应特征的均值,并显示填补后结果。 (4)查看数值型特征的异常数据,将数值型异常数据替换为其对应特征的均值。
ChitGPT: 好的,接下来请问您是在使用Python进行数据处理吗?
(1)对于读取来聘人员信息数据(hr_job.csv)并查看缺失值数目,可以使用Pandas库来实现:
```python
import pandas as pd
# 读取数据
df = pd.read_csv('hr_job.csv')
# 查看每个特征的缺失值数目
missing_values_count = df.isnull().sum()
print(missing_values_count)
```
(2)接下来对于分类数据特征的缺失值,可以使用`fillna()`方法将其填补为“未知”并显示填补后结果:
```python
# 查看分类数据特征的缺失值索引
categorical_cols = df.select_dtypes(['object']).columns
missing_values_count = df[categorical_cols].isnull().sum()
print(missing_values_count)
# 填补缺失值为“未知”
df[categorical_cols] = df[categorical_cols].fillna('未知')
# 显示填补后结果
print(df[categorical_cols].isnull().sum())
```
(3)对于数值型特征的缺失值索引,可以使用同样的方法来查看并填补缺失值为其对应特征的均值,并显示填补后结果:
```python
# 查看数值型特征缺失值索引
numerical_cols = df.select_dtypes(['float', 'int']).columns
missing_values_count = df[numerical_cols].isnull().sum()
print(missing_values_count)
# 填补缺失值为对应特征的均值
df[numerical_cols] = df[numerical_cols].fillna(df[numerical_cols].mean())
# 显示填补后结果
print(df[numerical_cols].isnull().sum())
```
(4)最后,查看数值型特征的异常数据并使用均值替换,可以使用`describe()`方法来描述数值型特征的统计信息,并利用其异常值进行替换:
```python
# 查看数值型特征的统计信息
print(df[numerical_cols].describe())
# 针对异常数据进行替换
for col in numerical_cols:
upper_bound = df[col].mean() + 3 * df[col].std()
lower_bound = df[col].mean() - 3 * df[col].std()
df[col] = df[col].apply(lambda x: df[col].mean() if x > upper_bound or x < lower_bound else x)
# 显示替换后结果
print(df[numerical_cols].describe())
```
以上就是对于这个问题的回答,希望对您有所帮助!
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