python代码查看表中数值型特征缺失值的索引

可以使用 pandas 库的 isnull() 方法找到缺失值，再使用 .index 属性获取索引。示例代码如下：

import pandas as pd

# 假设数据存储在名为 data 的 DataFrame 中，列名为 feature1 和 feature2，其中 feature2 存在缺失值
missing_index = data[data['feature2'].isnull()].index.tolist()
print(missing_index)

输出：

[2, 5, 8, 12, 13, 18]

相关问题

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：

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：

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：

# 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：

# 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：

# 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！