In polars, we can use .to_numpy() to change a polars.DataFrame into numpy.ndarray. But if there are None value, polars will change them into null, when use to_numpy(), null value will be change to np.NaN, thus change int array into float array. import polars as pl t...
pad(*[, axis, inplace, limit, downcast]) (已弃用)通过传播最后一个有效观测值填充NA/NaN值。 pct_change([periods, fill_method, limit, freq]) 当前元素与前一个元素之间的分数变化。 pipe(func, args, *kwargs) 应用期望Series或DataFrames的可链式函数。 pivot(*, columns[, index, values]) 根据...
1.去掉缺失值——df.dropna df.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False) axis= 0 按行检查缺失;1 按列检查缺失。不写默认为0 how= 'any' 有一个缺失值就算缺失;'all' 行或列(根据axis参数)全缺失才算缺失。不写默认为'any' thresh= x,x为一个整数,含义为行或列(...
DataFrame.reindex([index, columns]) #Conform DataFrame to new index with optional filling logic, placing NA/NaN in locations having no value in the previous index. DataFrame.reindex_axis(labels[, axis, …]) #Conform input object to new index with optional filling logic, placing NA/NaN in lo...
将dataframe中的值替换为0和1 可以使用pandas库中的replace()函数。replace()函数可以接受一个字典作为参数,字典的键表示要替换的值,字典的值表示替换后的值。 下面是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个示例dataframe df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B':...
因为nan不等于nan(如下例),即用类似条件为真 这样的判断方法无法判断一个值x是否为nan。 07.常用统计函数 常用统计函数 describe 针对Series或个DataFrame列计算汇总统计 count 非na值的数量 min、max 计算最小值和最大值 idxmin、idxmax 计算能够获取到最大值和最小值得索引值 ...
因为nan不等于nan(如下例),即用类似x == nan条件为真 这样的判断方法无法判断一个值x是否为nan。 07.常用统计函数 常用统计函数 describe 针对Series或个DataFrame列计算汇总统计 count 非na值的数量 min、max 计算最小值和最大值 idxmin、idxmax 计算能够获取到最大值和最小值得索引值 ...
可以加载来自不同文件对象的数据。 易于处理浮点和非浮点数据中的缺失数据(以NaN表示)。 规模可变性:可以从DataFrame和更高维度的对象中插入和删除列。 数据集的合并和连接。 对数据集进行灵活的重塑和透视 提供时间序列功能。 强大的分组功能,用于对数据集进行分割-应用-合并的操作。参考资料本文...
DataFrame.combine(other, func[, fill_value, …])Add two DataFrame objects and do not propagate NaN values, so if for a DataFrame.combine_first(other)Combine two DataFrame objects and default to non-null values in frame calling the method. ...
不论通过index(0 或‘index’)或columns(1 or ‘columns’)进行比较。 对于Series输入,axis匹配Series索引。 level:int或label 跨level广播,匹配传递的MultiIndex level的索引值。 fill_value:float或None, 默认None 在计算之前,用这个值填充现有的缺失值(NaN), ...