string_empty_mask = df['B'] == '' # 合并结果(注意,这里使用了DataFrame的concat和astype来保持数据类型一致) # 由于string_empty_mask只有一列,我们需要将其扩展为与numeric_nan_mask相同的形状 # 然后使用逻辑或操作合并两个mask combined_mask = pd.concat([numeric_nan_mask, string_empty_mask.to_...
3577,杨过,会计,5566.0,2200,NaN,10 3588,朱九真,会计,5566.0,2500,NaN,10 4466,苗人凤,销售员,3344.0,2500,NaN,30 5234,郭靖,出纳,5566.0,2000,NaN,10 5566,宋远桥,会计师,7800.0,4000,1000.0,10 7800,张三丰,总裁,NaN,9000,1200.0,20 #3、员工表2(emp2_df) eno,ename,job,mgr,sal,comm,dno 9500,张...
from pyspark.sql.functions import isnan, isnull sdf9 = sdf6.filter(isnull("class")) # 把a列里面数据为null的筛选出来(代表python的None类型) sdf10 = sdf6.filter(isnan("class")) # 把a列里面数据为nan的筛选出来(Not a Number,非数字数据) 1. 2. 3. 4. 4.5、between(): 查询数据是否在...
['ID', 'name'] 获取DataFrame的行名...异常处理 过滤所有包含NaN的行 dropna()函数的参数配置参考官网pandas.DataFrame.dropna from numpy import nan as NaN import...'表示去除行 1 or 'columns'表示去除列 # how: 'any'表示行或列只要含有NaN就去除,'all'表示行或列全都含有NaN才去除 # thresh: ...
import pandas as pd # 假设df是一个DataFrame,我们尝试将'column_name'列转换为数值类型 df['column_name'] = pd.to_numeric(df['column_name'], errors='coerce') # 'errors'参数设置为'coerce'会将无法转换的值设置为NaN 分块处理大数据集
0 0 NaN 1 1 NaN 2 2 2.0 3 3 3.0 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 从numpy ndarray构造DataFrame df2 = pd.DataFrame(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]), columns=['a', 'b', 'c']) df2 a b c 0 1 2 3 ...
官方文档中推荐用df.to_numpy()代替。 三种将DataFrame转化为ndarray的方法: #假设df是一个DataFrame#df→ndarraydf_array=df.values df_array=df.to_numpy() df_array=np.array(df) 2.5.4、检查DataFrame是否为空:empty df.empty:如果df.empty中没有任何元素,就会返回True ...
Convert 1/0 Integer Dummy to True/False Boolean in Columns of pandas DataFrame Replace NaN by Empty String in pandas DataFrame in Python Sort pandas DataFrame by Column in Python Rename Column of pandas DataFrame by Index in Python Get Index of Column in pandas DataFrame in Python ...
DataFrame 是一种二维表格数据结构,类似于 Excel 表格或 SQL 表。它通常用于数据分析和处理,特别是在使用 Python 的 pandas 库时。DataFrame 中的空值(NaN)是指缺失的数据,这些数据可能是由于数据收集过程中的遗漏或其他原因造成的。 相关优势 易于操作:DataFrame 提供了丰富的方法来处理和分析数据。
34, 29, 42], index=['A', 'B', 'C', 'D'])}) print(df) ‘'' Name Age A Tom 28.0 B Jack 34.0 C Steve 29.0 D Ricky 42.0 E Bob NaN ‘'' print(df["Name”]) #通过下标直接操作一列‘'' A Tom