是,当使用字符串列与NaN值进行组合时,结果会变为NaN值。这是因为在pandas中,NaN值表示缺失值或不可用值,它与任何其他值进行操作时都会返回NaN值。 这种意外行为可能会在数据处理中引起问题。为了避免这种情况,可以使用pandas中的fillna方法来替换NaN值为指定的字符串或其他值,然后再进行字符串列的组合操作。 ...
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下...
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_...
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 ...
GroupBy.pct_change([periods, fill_method, …]):计算每个值的pct_change到组中的上一个条目 GroupBy.size():计算组大小 GroupBy.sem([ddof]):计算组平均值的标准误差,排除缺失值 GroupBy.std([ddof]):计算组的标准偏差,不包括缺失值 GroupBy.sum(**kwargs):计算组值的总和 GroupBy.var([ddof]):计算组...
mask= ser01+ser02#对于无法通过下标对应的数据 被重新赋值为NaNprint(mask) Series缺失值检测 pandas中的isnull和notnull两个函数可以用于在Series中检测缺失 值,这两个函数的返回时一个布尔类型的Series。 importpandas as pdimportnumpy as np ser01= pd.Series(np.random.randint(1,5,5),index = list('...
Pandas Replace Blank Values (empty) with NaN Pandas Replace NaN with Blank/Empty String Pandas Replace NaN Values with Zero in a Column References https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.replace.html Tags:pandas-replace...
字符串别名"string[pyarrow]"映射到pd.StringDtype("pyarrow"),这与指定dtype=pd.ArrowDtype(pa.string())不等效。通常,对数据的操作行为会类似,除了pd.StringDtype("pyarrow")可以返回基于 NumPy 的可空类型,而pd.ArrowDtype(pa.string())将返回ArrowDtype。
Help on function timedelta_range in module pandas.core.indexes.timedeltas:timedelta_range(start=None, end=None, periods: 'Optional[int]' = None, freq=None, name=None, closed=None) -> 'TimedeltaIndex'Return a fixed frequency TimedeltaIndex, with day as the defaultfrequency.Parameters---start ...
s.hasnans # False 是否有空 .name 可获取索引的名称,需要区分的是上例数据中 也能正常执行,它其实是 df 调用数据字段的方法,因为正好有名为 name 的列,如果没有就会报错,DataFrame 是没有此属性的。 四、Pandas 数学统计 Pandas 可以对 Series 与 DataFrame 进行快速的描述性统计,如求和、平均数、最大值、...