一、pandas数据结构之 Series Series 结构,也称 Series 序列,是 Pandas 常用的数据结构之一,它是一种类似于一维数组的结构,由一组数据值(value)和一组标签(索引)组成,其中标签与数据值之间是一一对应的关系。 Series 可以保存任何数据类型,比如整数、字符串、浮点数、Python 对象等,它的标签默认为整数,从 0 开始...
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:javascript 代码运行次数:0 运行...
dtype="string[pyarrow]") In [10]: ser_ad = pd.Series(data, dtype=pd.ArrowDtype(pa.string())) In [11]: ser_ad.dtype == ser_sd.dtype Out[11]: False In [12]: ser_sd.str.contains("a") Out[12]: 0 True 1 False 2 False dtype: boolean In [13]: ser_...
Index.take(indices[, axis, allow_fill, …]):返回索引选择的值的新索引 Index.putmask(mask, value):返回使用掩码设置的值的新索引 Index.set_names(names[, level, inplace]):在索引上设置新名称。 Index.unique([level]):返回索引中的唯一值。 Index.nunique([dropna]):返回对象中唯一元素的数量。 Ind...
read_csv( 'large.csv', chunksize=chunksize, dtype=dtype_map ) # # 然后每个chunk进行一些压缩内存的操作,比如全都转成sparse类型 # string类型比如,学历,可以转化成sparse的category变量,可以省很多内存 sdf = pd.concat( chunk.to_sparse(fill_value=0.0) for chunk in chunks ) #很稀疏有可能可以装的...
print (df.fillna(method='backfill')) # 方法2:如果只想排除缺少的值,则使用dropna函数和axis参数。 默认情况下,axis = 0,即在行上应用,这意味着如果行内的任何值是NA,那么整个行被排除。 print (df.dropna()) # 方法3:replace()函数替换NA值 ...
pandas.DataFrame.fillna() method is used to fill column (one or multiple columns) containing NA/NaN/None with 0, empty, blank, or any specified values etc. NaN is considered a missing value. When you dealing with machine learning,handling missing valuesis very important, not handling these ...
pandas 提供了一套方法,以实现纯标签索引。这是一个严格的包含协议。每个要求的标签必须在索引中,否则将引发KeyError。在切片时,如果存在于索引中,则起始边界和停止边界都包括。整数是有效的标签,但它们指的是标签而不是位置。 .loc属性是主要的访问方法。以下是有效的输入: ...
Write a Pandas program to fill missing values in time series data. From Wikipedia , in the mathematical field of numerical analysis, interpolation is a type of estimation, a method of constructing new data points within the range of a discrete set of known data points. Sample Output: Original...
bfill / backfill 向后填充 nearest 从最近的索引值填充 下面用一个简单的 Series 展示 fill 方法: In [219]: rng = pd.date_range('1/3/2000', periods=8) In [220]: ts = pd.Series(np.random.randn(8), index=rng) In [221]: ts2 = ts[[0, 3, 6]] In [222]: ts Out[222]: 200...