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:...
您可以将MultiIndex视为元组数组,其中每个元组都是唯一的。可以从数组列表(使用MultiIndex.from_arrays())、元组数组(使用MultiIndex.from_tuples())、可迭代的交叉集(使用MultiIndex.from_product())或DataFrame(使用MultiIndex.from_frame())创建MultiIndex。当传递元组列表给Index构造函数时,它将尝试返回MultiIndex。以下...
()---> 1 if df:2 print(True)~/work/pandas/pandas/pandas/core/generic.py in ?(self)1575 @final1576 def __nonzero__(self) -> NoReturn:-> 1577 raise ValueError(1578 f"The truth value of a {type(self).__name__} is ambiguous. "1579 "Use a.empty, a.bool(), a.item(), a....
In [51]: def mklbl(prefix, n): ...: return ["%s%s" % (prefix, i) for i in range(n)] ...: In [52]: miindex = pd.MultiIndex.from_product( ...: [mklbl("A", 4), mklbl("B", 2), mklbl("C", 4), mklbl("D", 2)] ...: ) ...: In [53]: micolumns =...
可以从数组列表(使用MultiIndex.from_arrays())、元组数组(使用MultiIndex.from_tuples())、可迭代的交叉集(使用MultiIndex.from_product())或DataFrame(使用MultiIndex.from_frame())创建MultiIndex。当传递元组列表给Index构造函数时,它将尝试返回MultiIndex。以下示例演示了初始化 MultiIndexes 的不同方法。
# Read Excel and select a single cell (and make it a header for a column) data = pd.read_excel(filename, 'Sheet2', index_col=None, usecols = "C", header = 10, nrows=0) 将返回 1 个标题的“列表”,没有数据。然后隔离该标头: # Extract a value from a list (list of headers)...
data_imputer = imputer.fit_transform(data)# 输出为numpy类型,需要重新赋值data = pd.DataFrame(data_imputer, columns=data.columns)# 由于KNN填充缺失值方式会把所有数据都转成float, 因此需要重新定义数据集数据类型defdefine_type(data):# float: rectal_temperature, nasogastric_reflux_PH, packed_cell_volume...
pandas 迭代excel文件，提取特定范围的数据并将其添加到数据框您可能希望使用DataFrame.from_records() function。您的代码似乎存在两个问题：使用
(1) 查看文本变量名及种类#方法一: value_countsdf['Sex'].value_counts()df['Cabin'].value_counts()df['Embarked'].value_counts()#方法二: uniquedf['Sex'].unique()df['Sex'].nunique()#(2) 将文本变量Sex, Cabin ,Embarked用数值变量12345表示#方法一: replacedf['Sex_num'] = df['Sex']...
对于使用StringIO类的示例,请确保在 Python 3 中导入它时使用from io import StringIO。 CSV & 文本文件 用于读取文本文件(也称为平面文件)的主要函数是 read_csv()。查看食谱以获取一些高级策略。 解析选项 read_csv() 接受以下常见参数: 基本 filepath_or_buffervarious 要么是文件的路径(str,pathlib.Path,或...