在Pandas中,使用.notnull()方法来检查数据是否为非空值。正确的语法是在待检查的数据上调用该方法,例如: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 df['column_name'].notnull() 这将返回一个布尔值的Series,其中True表示对应位置的数据为非空值,False表示对应位置的数据为空值。
df = df.drop('column2') 如果要删除多列,可以使用一个包含多个列标签的列表传递给drop()函数。 删除特定值要删除包含特定值的行或列,可以使用布尔索引。例如,假设要删除名为column1的列中所有值为NaN的行,可以执行以下代码: df = df[df['column1'].notnull()] 如果要删除多个列中满足条件的行,可以使用...
出现以上问题的核心,还是为何有为空的记录存储于有NOT NULL非空约束的表中。...这种新增非空约束字段在不同版本中确实有一些细节的变化,下面做一些简单测试。...NULL约束字段,但报错信息变了,ORA-01758: table must be empty to add mandatory (NOT NULL) column,这个错误号在之前的版本有定义,不是新号......
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...
inputfile='../data/missing_data.xls'#输入数据路径,需要使用Excel格式;outputfile ='../tmp/missing_data_processed.xls'#输出数据路径,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...
可以直接通过列索引获取指定列的数据, eg: df[column_name] 如果需要获取指定行的数据的话,需要通过ix方法来获取对应行索引的行数据,eg: df.ix[index_name] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
In [7]: df.info(memory_usage="deep") <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 5000 entries, 0 to 4999 Data columns (total 8 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- --- --- --- 0 int64 5000 non-null int64 1 float64 5000 non-null float64 2 datetime64[ns] 5000...
(total 4 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- --- --- --- 0 name 8 non-null object 1 year 8 non-null int64 2 salary 8 non-null int64 3 bonus 8 non-null int64 dtypes: int64(3), object(1) memory usage: 384.0+ bytes """ # 描述性统计分析 salaries.describe() """...
df2[[column]] 这个属于花式索引,两层中括号,筛选之后赋值给变量是一个DataFrame,它有自己的原数据,因为做任何修改不会影响到原数据。 3.2 删除 df.drop() 通过指定label或者index,还有轴方向axis来控制删除的范围和方向。 df2.drop( labels=None, # 指定index或者columns axis=0, # 默认按行删除, 1是删除一...
这是一个常见的数据清洗任务，确保数据的一致性和准确性。# 运行以下代码deffix_century(x): year = x.year - 100if x.year > 1989else x.yearreturn datetime.date(year, x.month, x.day)# apply the function fix_century on the column and replace the values to the right onesdata['Yr_Mo_D...