fillna（0）用0对缺失值进行填充。df1=df[df.isnull().values==True] df1.fillna(0)limit用来限...
In [1]: import numba In [2]: def double_every_value_nonumba(x): return x * 2 In [3]: @numba.vectorize def double_every_value_withnumba(x): return x * 2 # 不带numba的自定义函数: 797 us In [4]: %timeit df["col1_doubled"] = df["a"].apply(double_every_value_nonumba) ...
>>>df.shape[0] - df['b'].count 2 5.输出指定行缺失值数量 >>>df.shape[1] - df.iloc[3].count 2 定位缺失值位置 通过下面的方式可以快速定位缺失值的行列信息。 forcolindf.columns: ifdf[col].count != len(df): row = df[df[col].isnull.values==True].index[0] print(f'第{row}...
df['B'].isnull() 7、查看某一列的唯一值: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df['B'].unique() 8、查看数据表的值: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.values 9、查看列名称: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.columns 10、查看前5行...
如果我们测量这两个调用的内存使用情况,我们会发现在这种情况下指定columns使用的内存约为 1/10。 使用pandas.read_csv(),您可以指定usecols来限制读入内存的列。并非所有可以被 pandas 读取的文件格式都提供读取子集列的选项。 使用高效的数据类型 默认的 pandas 数据类型并不是最节省内存的。特别是对于具有相对少量...
df.pivot(index='姓名', columns='科目', values='成绩') 输出: pivot()其实就是用set_index()创建层次化索引,再用unstack()重塑 df1.set_index(['姓名','科目']).unstack('科目') 数据分组与数据透视表更是一个常见的需求,groupby()方法可以用于...
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...
0分的行背景高亮9.12 设置数学成绩大于95.0的行数据颜色为红色9.13 显示热度图# 9.1 示例数据df = pd.read_csv(filename, encoding='gbk')# 9.2 列重命名df.columns = ['姓名','性别','语文','数学','英语','城市','省份']# 9.3 设置空值背景红色df.style.highlight_null(null_color = '...
Python program to combine two columns with null values# Importing pandas package import pandas as pd # Importing numpy package import numpy as np # Creating two dictionary d = { 'A':['Raftar', 'Remo', None, None, 'Divine'], 'B':['Rap', None, 'Dance', None, None] } # Creating...
cols=sorted([colforcolinoriginal_df.columns \ ifcol.startswith("pct_bb")])df=original_df[(["cfips"] +cols)]df=df.melt(id_vars="cfips",value_vars=cols,var_name="year",value_name="feature").sort_values(by=["cfips","year"]) ...