age_uniqlo1 = uniqlo[~uniqlo['age_group'].isin(['Unkown'])].groupby(['age_group','channel'])['customer'].sum().reset_index()使用了什么方法处理缺失值
时间: 2023-09-10 18:07:02 浏览: 37
在给定的代码中,处理缺失值的方法是使用 `~uniqlo['age_group'].isin(['Unknown'])` 来过滤掉 `age_group` 列中取值为 `'Unknown'` 的行。
具体步骤如下:
1. `uniqlo['age_group'].isin(['Unknown'])` 返回一个布尔型的 Series,表示每一行是否包含 `'Unknown'`。
2. `~uniqlo['age_group'].isin(['Unknown'])` 使用取反操作符 `~`,得到一个布尔型的 Series,表示每一行是否不包含 `'Unknown'`。
3. 使用这个布尔型 Series 作为索引,对 `uniqlo` 进行过滤,即只保留那些 `'age_group'` 不为 `'Unknown'` 的行。
4. 然后使用 `groupby(['age_group', 'channel'])['customer'].sum().reset_index()` 对过滤后的数据进行分组,并对 `customer` 列进行求和,最后重置索引。
通过这样的处理,可以排除包含 `'Unknown'` 的行,从而处理了缺失值。
相关问题
age_uniqlo1 = uniqlo[~uniqlo['age_group'].isin(['Unkown'])].groupby(['age_group','channel'])['customer'].sum().reset_index()
这段代码的作用是对 `uniqlo` 数据框进行处理,得到按照 `age_group` 和 `channel` 分组后的 `customer` 列的求和结果。
具体步骤如下:
1. `~uniqlo['age_group'].isin(['Unknown'])`:这部分代码用于过滤掉 `age_group` 列中取值为 `'Unknown'` 的行。`isin(['Unknown'])` 返回一个布尔型的 Series,表示每一行是否包含 `'Unknown'`。在使用 `~` 进行取反操作后,得到一个布尔型的 Series,表示每一行是否不包含 `'Unknown'`。
2. `uniqlo[~uniqlo['age_group'].isin(['Unknown'])]`:将上一步得到的布尔型 Series 作为索引,对 `uniqlo` 进行过滤,只保留那些 `'age_group'` 不为 `'Unknown'` 的行。
3. `.groupby(['age_group', 'channel'])['customer'].sum()`:对过滤后的数据进行分组,按照 `age_group` 和 `channel` 进行分组,并对 `customer` 列进行求和。
4. `.reset_index()`:对分组后的结果进行重置索引,将分组的列变为普通的列。
最终,`age_uniqlo1` 是一个包含 `'age_group'`、`'channel'` 和 `'customer'` 列的数据框,其中 `'customer'` 列表示按照 `age_group` 和 `channel` 分组后的 `customer` 列的求和结果。
解释age_uniqlo1 = uniqlo[~uniqlo['age_group'].isin(['Unkown'])].groupby(['age_group','channel'])['customer'].sum().reset_index()
这段代码是对一个名为 `uniqlo` 的数据集进行操作,目的是获取非 "Unknown" 年龄分组的顾客数量,并按照年龄分组和渠道进行分组汇总。
具体解释如下:
1. `uniqlo['age_group'].isin(['Unknown'])`:这段代码是用于创建一个布尔索引,判断 `age_group` 列中的值是否为 "Unknown"。返回的结果是一个布尔数组,表示每个行是否满足条件。
2. `~uniqlo['age_group'].isin(['Unknown'])`:在上一步的基础上,使用取反操作符 `~`,得到的布尔数组表示每个行是否不满足条件。
3. `uniqlo[~uniqlo['age_group'].isin(['Unknown'])]`:通过布尔索引,筛选出年龄分组不为 "Unknown" 的行,生成一个新的 DataFrame,命名为 `age_uniqlo1`。
4. `groupby(['age_group', 'channel'])`:对 `age_uniqlo1` DataFrame 根据 "age_group" 和 "channel" 列进行分组。
5. `['customer'].sum()`:对分组后的 "customer" 列进行求和操作,计算每个分组中的顾客总数。
6. `reset_index()`:重置索引,将分组结果转化为一个新的 DataFrame,并将 "age_group" 和 "channel" 列变为普通字段。
通过这些操作,我们可以得到一个汇总表,其中包含非 "Unknown" 年龄分组的每个渠道的顾客总数。这可以帮助我们更好地了解不同年龄分组在不同渠道上的顾客分布情况。
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