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 复制 In [42]: df2...
例如,当添加两个 DataFrame 对象时,你可能希望将 NaN 视为 0,除非两个 DataFrame 都缺少该值,此时结果将是 NaN(如果你愿意,你可以稍后使用 fillna 将NaN 替换为其他值)。 In [42]: df2 = df.copy() In [43]: df2.loc["a", "three"] = 1.0 In [44]: df Out[44]: one two three a ...
数据分析中,如果有NaN数据,那么需要对其进行处理,一种处理方法就是使用fillna来进行填充。 下面填充常量: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 In [42]: df2 Out[42]: one two three four five timestamp a NaN -0.282863 -1.509059 bar True NaT c NaN 1.212112 -0.173215 bar Fals...
我正在尝试在数据集中填充空值。描述栏有公寓类型。对于工作室,我尝试填写为 0 间卧室,而对于房间,我尝试填写为 1 间卧室。我试过df.loc[df['Description'] == 'Studio', 'Bedrooms'] = df['Bedrooms'].fillna(0)df.loc[df['Description'] == 'Rooms', 'Bedrooms'] = df['Bedrooms'].fillna(1)但...
请注意,使用fillna(除了method='nearest')或interpolate也可以获得相同的结果.如果索引不是单调递增或递减的,reindex()将引发ValueError。fillna()和interpolate()不会对索引的顺序执行任何检查。 In [101]: ts2.reindex(ts.index).fillna(method='ffill') Out[101]: 2000-01-03 -1.430392 2000-01-04 -1.43039...
df['Address'] = df['Address'].fillna(df['Address'].value_counts().idxmax()) print(df['Address'].value_counts().idxmax()) 1. 2. 结果如下 2.2.3 按照比例填入值 有时候需要按照已有的数据比例,向空值中填入值。可以同时使用df.fill()函数和np.random.choice(list, p, size)函数。
df.dropna(axis=1, how='any')# 列里有缺失值就丢掉 df.fillna(value=0)# 将缺失值填为0 df.isnull()# 整个df是否有缺失值的情况,返回结果是df np.any(df.isnull())=True)# 只要包含有缺失值就返回True,结果是一个bool值 欢迎转载博客文章,转载请标明出处!
使用fillna填充NaN数据 数据分析中,如果有NaN数据,那么需要对其进行处理,一种处理方法就是使用fillna来进行填充。 下面填充常量: In [42]: df2 Out[42]: one two three four five timestamp a NaN -0.282863 -1.509059 bar True NaT c NaN 1.212112 -0.173215 bar False NaT ...
empty mask truncate to_csv bool at clip radd to_markdown value_counts first isna between_time replace sample idxmin div iloc add_suffix pipe to_sql items max rsub flags sem to_string to_excel prod fillna backfill align pct_change expanding nsmallest append attrs rmod bfill ndim rank floor...
Index.fillna([value, downcast]):使用指定值填充NA / NaN值 Index.dropna([how]):返回没有NA / NaN值的索引 Index.isna():检测缺失值。 Index.notna():检测现有(非缺失)值 转换 Index.astype(dtype[, copy]):使用强制转换为dtypes的值创建索引。