# 检查缺失值df.isnull() # 删除有缺失值的行df.dropna()# 用特定值填充缺失值df.fillna(value) # 插入缺失值df.interpolate()# 检查重复行df.duplicated()# 删除重复行df.drop_duplicates()# 计算z分数z_scores = (df - df.mean()) / df.std()# 根据z分数识别离群值 = df[z_scores > threshold...
sheet_name = 'Sheet1' :要保存的表单名称 5.3 保存到sql数据库中:df.to_sql(name="wuwu",con=eng,if_exists='append',index=False) 参数解释: name :将要存储数据的表名称 con : SQLAlchemy引擎/DBAP12连接引擎名称 if_exists:( 'fail', 'replace', append), default fail fail :不做任何处理(不插...
默认情况下创建的每个表都是迁移的,但它没有创建我的文章表。这是我在CMD: SQLSTATE42S21:列已经存在的错误: 1060重复列名'id‘<?void public function down() Schema::dropIfExists('articles');} 这是我 浏览5提问于2021-09-12得票数 0 回答已采纳 1回答 Symfony 4.3原则移徙问题 、、、 是否可以忽略/...
dfb.drop(labels=['big'],axis=1)#删除列索引为big的列 drop参数解析:1)labels=None,确定要删除的项目,可以是行列索引(0,1,2,3..)也可也是行列的标签,删除单个的时候可以是str/int或者list,删除多个的时候必须是一个列表['big','small','mid']...。 2)axis=0,确定要删除的是列还是行,0为行,1...
importpandasaspd# 数据清洗（去除空白字符）df[] = df[].str.strip()# 缺失值处理（删除包含缺失值的行）df.dropna(inplace=True)# 重复值处理（删除重复行）df.drop_duplicates(inplace=True)在上面的例子中，我们分别对数据进行了清洗、缺失值处理和重复值处理。通过pandas提供的功能，我们可以方便地对数据...
df2.drop_duplicates()#删除重复值(此操作并不是在数据源本身进行删除操作) df2.drop_duplicates(inplace=True)#删除重复值(此操作是在数据源本身进行删除操作) 第二节 过滤空数据 df2.isnull()#检查是否存在空值(可以查到NAN值和None值) df2.dropna(how = 'any') # 删除空数据(此操作并不是在数据源本...
In [21]: sa.a = 5 In [22]: sa Out[22]: a 5 b 2 c 3 dtype: int64 In [23]: dfa.A = list(range(len(dfa.index))) # ok if A already exists In [24]: dfa Out[24]: A B C D 2000-01-01 0 0.469112 -1.509059 -1.135632 2000-01-02 1 1.212112 0.119209 -1.044236 2000-01...
cur.execute("drop table if exists `{}`".format(name))# 执行sql语句：创建表名为name的数据表cur.execute("CREATE TABLE `{}`(`酒店id` int(0) NOT NULL)".format(name)# 插入语句query = """insert into `{}` (`酒店id`) values (%s)""".format(name)四、遍历插入 for i in range(len(...
data_drop = data.drop('A', axis=1) # 此时的data仍然是完整的 5.2 删除行 data_drop = data.drop('a', axis=0) # 对于满足条件的索引列表进行删除 6. 常见数据的读入写出 6.1 Excel # 读入 data = pd.read_excel('data.xlsx', encoding='utf8') ...
drop(labels, axis=0, level=None, inplace=False, errors='raise’) axis为0时表示删除行,axis为1表示删除列。 常用参数如下: 描述分析DataFrame数据 数值型特征的描述性统计 1、Numpy中的描述性统计函数 数值型数据的描述性统计主要包括了计算数值型数据的完整情况、最小值、均值、中位数、最大值、四分位数...