[1, 1, 1, 1]} df = pd.DataFrame(data) # 获取所有列名 all_columns = df.columns.tolist() # 判断每列是否存在不为零的值 non_zero_columns = df.any() # 筛选出行值不为零的列名 result = [column for column, non_zero in zip(all_columns, non_zero_columns) if non_zero] print("行...
需要使用Excel格式data= pd.read_excel(inputfile)#读入数据#自定义列向量插值函数#s为列向量,n为被插值的位置,k为取值前后的数据个数,暂定为5defployinterp_column(s,n,k=5):
在Pandas中,函数isnull()和notnull()可以用来判断数据是否缺失。 过滤掉数据缺失的行 data_frame [data_frame. column. notnull()]series. column. dropna()data_frame. dropna(axis = 0, how = ‘any’);一行数据中只要有一个字段存在缺失值就删除。 填充缺失值 使用<value>来填充:data_frame. column. ...
The IPython notebook, IPython qtconsole, or IDLE do not run in a terminal and hence it is not possible to do correct auto-detection. [default: 20] [currently: 20] display.max_colwidth : int The maximum width in characters of a column in the repr of a pandas data structure. When the...
isnull()判断null,返回True/False的数组notnull()空值判断dropna()过滤空值数据fillna()填充丢失数据 1、使用pandas过滤空值: df.isnull().any(axis=1) # 解析:any中轴向:axis=0表示列 axis=1表示行 # 新函数:all(axis=0) 所有数据any(axis=0) 任何一个 ...
也可以使用标签或位置索引# 通过列名访问 print(df['Column1']) # 通过属性访问 print(df.Name) ...
# Column Non-Null Count Dtype --- --- --- --- 0 Name 4 non-null object 1 Age 4 non-null int64 2 City 4 non-null object dtypes: int64(1), object(2) memory usage: 148.0+ bytes # 获取描述统计信息 Age count 4.000000 mean ...
# Column Non-Null Count Dtype --- --- --- --- 0 姓名 66 non-null object 1 语文 59 non-null float64 2 数学 66 non-null float64 3 英语 63 non-null float64 4 总分 63 non-null float64 5 班名次 67 non-null float64 dtypes: float64(5), object...
df.isnull().any() # 查看是否有缺失值 df[df[column_name].duplicated()] # 查看column_name字段数据重复的数据信息 4.数据选取 常用的数据选取的10个用法: df[col] # 选择某一列 df[[col1,col2]] # 选择多列 s.iloc[0] # 通过位置选取数据 s.loc['index_one'] # 按索引选取数据 df.iloc[...
注意，1961年的1月和1962年的1月应该区别对待# 运行以下代码# creates a new column 'date' and gets the values from the indexdata['date'] = data.index# creates a column for each value from datedata['month'] = data['date'].apply(lambda date: date.month)data['year'] = data['date']....