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):
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 # df.isnull()表示返回一组True/False的数组,a...
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...
Data columns (total 3 columns): # 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 32.500000 std 6.454972 m...
frame2[column]适用于任何列的名,但是frame2.column只有在列名是一个合理的Python变量名时才适用。 注意,返回的Series拥有原DataFrame相同的索引,且其name属性也已经被相应地设置好了。 行也可以通过位置或名称的方式进行获取,比如用loc属性(稍后将对此进行详细讲解): In [53]: frame2.loc['three'] Out[53]: ...
isnull存在一个补充:notnull方法,该方法为所有非缺失值返回True: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 >>> director.notnull() 0 True 1 True 2 True 3 True ... 4912 False 4913 True 4914 True 4915 True Name: director_name, Length: 4916, dtype: bool 另见 要连续调用许多序列方法,请在...
df = pd.read_csv('Mydata.csv') s = df['my_column_name'] (5)从时间序列生成: 从时间序列生成的方法也是比较常见的,我们一起来看一下: from pandas import date_range s = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=date_range('20210101', periods=4)) s # 输出为: 2021-01-01 1 2021-01...
(total 8 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- --- --- --- 0 int64 5000 non-null int64 1 float64 5000 non-null float64 2 datetime64[ns] 5000 non-null datetime64[ns] 3 timedelta64[ns] 5000 non-null timedelta64[ns] 4 complex128 5000 non-null complex128 5 object 5000...
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']....
importpandasaspd# 创建DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[1,None,3],'B':[4,5,6]},index=['a','b','c'])# 检查特定位置是否为nullifpd.isnull(df.loc['b','A']):print("Value at index 'b', column 'A' is missing.")else:print("Value exists.") ...