为了获得在Dataframe中所有NaN出现的总数，我们将两个.sum()方法链接在一起：import pandas as pd df...
isnull() 方法返回一个 dataframe,其中 NaN 值用 True 表示。我们可以对 isnull() 的输出使用 sum() 方法来计算这些 True 的数量,从而得到 NaN 值的数量。 num_nan=pd.isnull(df).sum().sum() 得到的 num_nan 值为 3。 方法二:isna() 和 sum() ...
首先,我们可以自定义一个函数,并利用pandas 提供的isnull()方法,isnull(),是一个以is开头的方法,所以它返回的是bool值,利用这个特性,我们可以去遍厉每一列,每一列都是一个pandas Series,然后抓出为True的部份,再封装成一个字典,最后解包字典,自定义并格式化输出,打印出来,如下图: 图片发自简书App 还有没有...
data_NA.dropna(how='any', axis=0) # 只要出现 nan 的行就删除, 删除列则改为 axis=1 data_NA.dropna(subset=['B']) # 对指定列出现 nan 的行进行删除 7.2 重复值 # 查看重复数据 data.duplicated() data.duplicated(['D']) # 对全部字段进行去重 data_dropdup = data.drop_duplicates() # 对...
key1NaN key2NaN dtype: 1. 2. 3. 3. 统计基础(核心要点) 样本数据生成 df=pd.DataFrame({'key1':np.arange(10), 'key2':np.random.rand(10)*10}) print(df) 1. 2. 3. –> 输出的结果为: 006.623854 116.399347 220.491528 335.995801 ...
0 NaN NaN NaN 1 NaN NaN NaN 2 -20.0 0.0 10.0 3 -17.0 10.0 -2.0 4 29.0 3.0 -18.0 """#12差值百分比 pct_change#默认情况下,axis=0,该函数是沿着0轴方向对数据进行差值百分比计算a = {"a":[80,90,60,73,89],"b":[80,75,80,85,83],"c":[70,75,80,73,62]} ...
nan 但是 >>>pd.Series([1, np.nan, 2]).sum 3.0 一个公平的比较是使用np.nansum代替np.sum,用np.nanmean而不是np.mean等等。突然间…… 对于超过100万个元素的数组,Pandas的速度是NumPy的1.5倍。对于较小的数组,它仍然比NumPy慢15倍,但通常情况下,无论操作在0.5 ms还是0.05 ms内完成都没有太大关系...
1 NaN 2 9000.0 3 720000.0 4 86400000.0 Name: math, dtype: float64 1. 2. 3. 4. 5. 6. In [54]: # 字符类型字段报错 df["sex"].cumprod() 1. 2. 20个统计函数 最后再总结下Pandas中常用来描述统计信息的函数: 今天的分享就到这里,喜欢的点个赞呀...
Series dtype 为 float64, 当 Pandas 发现一个 nan 值时,会自动将数值从整数转换为浮点数, Pandas 允许将数值和缺失值储存在同一个同构 Series 中 字典创建 Series calorie_info = { 'Cereal': 125, 'Choolate Bar': 406, 'Ice Cream Sundae': 342 } print(pd.Series(calorie_info)) Cereal 125 Choo...
Excel样本数据请参考Python读取Excel文件统计演员参演电影 >>> import pandas as pd >>> df = pd....