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 07:10:01 浏览: 556
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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