在本例中,我们将0替换为pd.np.nan,其中pd.np.nan是pandas库中的空值表示。最后一个参数inplace=True表示将替换后的结果直接应用到原始的DataFrame中。 如果我们希望将DataFrame中多个值替换为空值,可以传递一个列表作为第一个参数: df.replace([0,1,2],pd.np.nan,inplace=True) 1. 上述代码中,我们将DataFr...
df是整个csv文件的数据,他的类型是dataframe importnumpyasnpimportpandasaspd# 打开文件FileName='长期编号.csv'df = pd.read_csv(FileName, encoding='utf-8') c = df[['上行业务量GB']]#选择表格中的'4'列,返回的是DataFrame属性c[c==0]=np.nan AI代码助手复制代码 到这一步,c里的0值都变成nan了...
使用fillna()方法:可以使用fillna()方法将缺失值或空白值替换为指定的值。例如,将缺失值替换为0: 代码语言:txt 复制 df.fillna(0) 使用replace()方法:可以使用replace()方法将缺失值或空白值替换为指定的值。例如,将缺失值替换为"Unknown": 代码语言:txt 复制 df.replace(np.nan, "Unknown") 使用dropna(...
要仅在一列中填充 NaN,请仅选择该列。在这种情况下,我使用 inplace=True 来实际更改 df 的内容。 In [12]: df[1].fillna(0, inplace=True) Out[12]: 0 0.000000 1 0.570994 2 0.000000 3 -0.229738 4 0.000000 Name: 1 In [13]: df Out[13]: 0 1 0 NaN 0.000000 1 -0.494375 0.570994 2 ...
0 a NaN 1 NaN b 2 c NaN 1. 2. 3. 4. 在上述代码中,我们首先创建了一个包含空字符串的DataFrame,然后使用replace()函数将所有的空字符串替换为NaN。通过设置inplace=True参数,我们可以直接在原始DataFrame上进行替换,而不需要创建一个新的DataFrame。
DataFrame中将空字符串替换为nan #replace '' to np.nandataframe.iloc[:,0].str.split(',',expand=True).replace('',np.nan)
对于将多个列从0替换为NaN的需求,可以使用Pandas库中的replace()函数来实现。 replace()函数可以用来替换DataFrame或Series中的值。在本案例中,我们可以使用replace()函数来将0替换为NaN。下面是实现该功能的示例代码: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame df = pd.DataFrame({'A': ...
dataframe将None替换为NaN或其他 由于对None无法处理,直接读也读不出来,因为可以选择将None替换 如果要替换为NaN import numpy as np data_no_offline = data_no_offline.fillna(value=np.nan) 或者也可以替换为其他字符 data_no_offline = data_no_offline.fillna(value='kong')...
2.df.replace() 方法 此方法与df.fillna()相同，将NaN替换为0。df.replace()也可用于替换其他数字。
将0替换成nan: datasign.replace(0,np.nan) data2=data1.replace({0:np.NaN}) (3)去重 选取某一列进行去重 time_all = df['tradedate'].drop_duplicates().sort_values(ascending = True) 排序之后如果index也乱了,需要加上reset_index time_all = time_all.reset_index (drop = True) ...