"toy": [np.nan, 'Batmobile', np.nan], "born": [pd.NaT, pd.Timestamp("1940-04-25"), pd.NaT]}) df 1. 2. 3. 4. 5. 2.2 删除空值3种方法 方法一:删除带空值的行 df.dropna(axis='index',how='any',inplace=False) #任何出现空值的行 1. 2. 方法二:删除带空值的列 df.dropna(a...
使用filter()函数删除NaN值 Python中的filter()函数可以根据指定的条件过滤List中的元素。我们可以使用filter()函数来删除List中的NaN值。下面是一个示例代码: AI检测代码解析 data=[1,2,np.nan,3,4,np.nan]data_without_nan=list(filter(lambdax:notnp.isnan(x),data))print(data_without_nan) 1. 2. 3...
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, np.nan, 6], 'C': [7, 8, 9]})_x000D_ # 删除包含缺失值的行_x000D_ df.dropna(inplace=True)_x000D_ # 删除包含缺失值的列_x000D_ df.dropna(axis=1, inplace=True)_x000D_ print(df)_x000D_ _x000D_ ...
inplace:是否原地替换。布尔值,默认为False。如果为True,则在原DataFrame上进行操作,返回值为None。 2.示例 创建DataFrame数据: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importnumpyasnpimportpandasaspd a=np.ones((11,10))foriinrange(len(a)):a[i,:i]=np.nan d=pd.DataFrame(data=a)print...
fillna(method='bfill') A B C D 0 3.0 2.0 NaN 0 1 3.0 4.0 NaN 1 2 NaN 3.0 NaN 5 3 NaN 3.0 NaN 4 # Replace all NaN elements in column ‘A’,‘B’,‘C’, and ‘D’, with 0, 1, 2, and 3 respectively. # 每一列使用不同的缺失值 >>> values = { 'A': 0, 'B': 1...
python中如何删除nan值 x = x[~numpy.isnan(x)] 0 0 熊猫滴行与楠 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'values_1': ['700','ABC','500','XYZ','1200'], 'values_2': ['DDD','150','350','400','5000'] }) df = df.apply (pd.to_numeric, errors='coerce') df = df....
fillna({1:0, 2:0.5}) #对第一列nan值赋0,第二列赋值0.5 df.fillna(method='ffill') #在列方向上以前一个值作为值赋给NaN 1 2 3 drop函数的使用 (1)drop函数的使用:删除行、删除列 print frame.drop(['a']) print frame.drop(['Ohio'], axis = 1) 2)drop函数的使用:inplace参数 采用drop...
Python Copy 输出如下: A B C01.05.0NaN12.0NaN10.02NaN7.011.034.08.012.0 Python Copy 该DataFrame包含缺失值。现在,使用dropna方法可以轻松删除这些缺失值。 df.dropna() Python Copy 输出: A B C34.08.012.0 Python Copy 在这个例子中,使用默认的dropna方法只删除了包含缺失值的行。在这种情况下,只有第2行具...
2 D NaN 6二、set_index()函数set_index()函数用于将指定的列设置为DataFrame的索引。这有助于提高数据查询和处理的效率。语法:df.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False)参数说明: keys:要设置为索引的列名或列名列表。 drop:是否在设置索引后删除原列,默认为True。如果为False,则原列将...
reindex方法会根据index对series和dataframe进行重排序,对于找不到的index会用NAN值进行填充。 In [151]: obj Out[151]: d4.5b7.2a-5.3c3.6dtype: float64 In [152]: f Out[152]: state year pop 0 Ohio2000 1.5 1 Ohio 2001 1.7 2 Ohio 2002 3.6 ...