1. fill_value 使用add,sub,div,mul的同时,通过fill_value指定填充值,未对齐的数据将和填充值做运算 示例代码: print(s1) print(s2) s1.add(s2, fill_value = -1) print(df1) print(df2) df1.sub(df2, fill_value = 2.) 运行结果: # print(s1) 0 10 1 11 2 12 3 13 4 14 5 15 6 16 ...
所以最终的运行会发现b索引对应的值无法运算，就返回了NaN,一个缺失值将两个Series对象相加时将缺失值设为0：sr1 = pd.Series([12,23,34], index=['c','a','d'])sr3 = pd.Series([11,20,10,14], index=['d','c','a','b'])sr1.add(sr3,fill_value=0)运行结果：a 33.0b 14.0...
in Flags.allows_duplicate_labels(self, value) 94 if not value: 95 for ax in obj.axes: ---> 96 ax._maybe_check_unique() 98 self._allows_duplicate_labels = value File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/indexes/base.py:715, in Index._maybe_check_unique(...
In [32]: %%time ...: files = pathlib.Path("data/timeseries/").glob("ts*.parquet") ...: counts = pd.Series(dtype=int) ...: for path in files: ...: df = pd.read_parquet(path) ...: counts = counts.add(df["name"].value_counts(), fill_value=0) ...: counts.astype(in...
还可以使用字典(key/value),其中字典的 key 为列名: 实例- 使用字典创建 importpandasaspd data=[{'a':1,'b':2},{'a':5,'b':10,'c':20}] df=pd.DataFrame(data) print(df) 输出结果为: a b c012NaN151020.0 没有对应的部分数据为NaN。
df.pivot_table(values='value', index='index_column', columns='column_name', aggfunc='function_name')数据合并函数说明 pd.concat([df1, df2]) 将多个数据框按照行或列进行合并; pd.merge(df1, df2, on=column_name) 按照指定列将两个数据框进行合并。实例...
add(pd.NA, 1) >> <NA> 二、缺失值判断 了解了缺失值的几种形式后,我们要知道如何判断缺失值。对于一个dataframe而言,判断缺失的主要方法就是isnull()或者isna(),这两个方法会直接返回True和False的布尔值。可以是对整个dataframe或者某个列。 df = pd.DataFrame({ 'A':['a1','a1','a2','a3'], ...
sr1.add(sr2, fill_value=0) 灵活的算术方法:add, sub, div, mul 缺失数据:使用NaN(Not a Number)来表示缺失数据。其值等于np.nan。内置的None值也会被当做NaN处理。 处理缺失数据的相关方法: dropna() 过滤掉值为NaN的行 fillna() 填充缺失数据 ...
sr1.add(sr3,fill_value=0) 运行结果: a33.0b14.0c32.0d45.0dtype: float64#将缺失值设为0,所以最后算出来b索引对应的结果为14 三、DataFrame DataFrame是一个表格型的数据结构,相当于是一个二维数组,含有一组有序的列。他可以被看做是由Series组成的字典,并且共用一个索引。
bool() Returns the Boolean value of the DataFrame columns Returns the column labels of the DataFrame combine() Compare the values in two DataFrames, and let a function decide which values to keep combine_first() Compare two DataFrames, and if the first DataFrame has a NULL value, it will...