None}, 默认为Nonedf.fillna(method='ffill') # 将空值都修改为其前一个值values = {'A': 0, 'B': 1, 'C': 2, 'D': 3}df.fillna(value=values) # 为各列填充不同的值df.fillna(value=values, limit=1) # 只替换第一个
缺失数据 / 使用填充值的操作 在Series 和 DataFrame 中,算术函数有一个 fill_value 选项,即在某个位置的值缺失时要替换的值。例如,当添加两个 DataFrame 对象时,您可能希望将 NaN 视为 0,除非两个 DataFrame 都缺少该值,此时结果将为 NaN(如果需要,您可以稍后使用 fillna 将NaN 替换为其他值)。 代码语言:...
Fill value =np.NaN :将缺失值用什么数值替代 limit =None :向前/向后填充时的最大步长 四、行操作 1、索引排序:df.sort_index(level='id',ascending=False,inplace=True) 2、列值排序:df.sort_values(by='var2',ascending=False,inplace=True) 3、按照绝对位置进行行筛选: 1)不包括右侧边界值:df.ilo...
df.sort_values(by=['team']) df.sort_values('Q1') # 按多个字段,先排team,在同team内再看Q1 df.sort_values(by=['team', 'Q1']) # 全降序 df.sort_values(by=['team', 'Q1'], ascending=False) # 对应指定team升Q1降 df.sort_values(by=['team', 'Q1'],ascending=[True, False]) #...
loc[len(df)+1] = {'Q1':88,'Q2':99}# 批量操作,可以使用迭代rows = [[1,2],[3,4],[5,6]]for row in rows: df.loc[len(df)] = row10、追加合并代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]],columns=list('AB'))df2 = pd....
df.select_dtypes(exclude=['int']) # 排除int类型 df.select_dtypes(exclude=['datetime64']) 02、数据类型转换 在开始数据分析前,我们需要为数据分配好合适的类型,这样才能够高效地处理数据。不同的数据类型适用于不同的处理方法。 # 对所有字段指定统一类型 ...
df.fillna(value=values)# 为各列填充不同的值df.fillna(value=values, limit=1)# 只替换第一个 4、修改索引名 df.rename(columns={'team':'class'}) 常用方法如下: df.rename(columns={"Q1":"a","Q2":"b"})# 对表头进行修改df.rename(index={0:"x",1:"y",2:"z"})# 对索引进行修改df....
exclude 选择不包括那些列的数据类型 数据类型可以是以下的字符串或字符串列表: ’floating‘: 浮点数 ’integer‘: 整数 ’boolean‘: 布尔值 ’datetime‘: 日期或时间 ’timedelta‘: 时间差 ’object‘: Python 对象 ’category‘: Pandas 分类类型 ’number‘: 数值类型(整数和浮点数) 默认情况下,如果 inclu...
set_option(pat, value) pat: display.max_rows :设置DataFrame显示最大行数,pd.set_option('display.max_rows', None)显示所有行。 display.max_columns:设置DataFrame显示最大列数。 display.max_colwidth:设置DataFrame显示最大列宽。 display.precision:设置显示小数点后的位数。
(loc, column, value[, …]) 在特殊地点插入行 DataFrame.iter() Iterate over infor axis () 返回列名和序列的迭代器 () 返回索引和序列的迭代器 ([index, name]) Iterate over DataFrame rows as namedtuples, with index value as first element of the tuple. (row_labels, col_labels) Label-based...