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...
除了fillna来填充数据之外,还可以使用dropna删除包含na的数据。 代码语言:javascript 复制 In [57]: df Out[57]: one two three a NaN -0.282863 -1.509059 c NaN 1.212112 -0.173215 e NaN 0.000000 0.000000 f NaN 0.000000 0.000000 h NaN -0.706771 -1.039575 In [58]: df.dropna(axis=0) Out[58]: ...
fillna(method='ffill',limit =1) data 八、办公自动化 8.1 自动保存结果 主要涉及到平时工作中: 1. 分别读取一个表格里面的不同sheet 2. 将生成的每个数据统计结果,输出成一个file里面的不同文件 3. 最后将所有这些文件合并成一个file里面的不同sheets import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt...
除了fillna来填充数据之外,还可以使用dropna删除包含na的数据。 In [57]: df Out[57]: one two three a NaN -0.282863 -1.509059 c NaN 1.212112 -0.173215 e NaN 0.000000 0.000000 f NaN 0.000000 0.000000 h NaN -0.706771 -1.039575 In [58]: df.dropna(axis=0) Out[58]: Empty DataFrame Columns: [...
可以使用fillna()函数结合mean()、median()或mode()函数来实现,例如df.fillna(df.mean())将所有缺失值替换为对应列的均值。 使用前后值填充:可以使用缺失值前后的有效值来填充缺失值,这种方法适用于时间序列数据。可以使用fillna()函数结合ffill()或bfill()函数来实现,例如df.fillna(method='ffill')将缺失值用前...
Series 与 DataFrame 的算数函数支持fill_value选项,即用指定值替换某个位置的缺失值。比如,两个 DataFrame 相加,除非两个 DataFrame 里同一个位置都有缺失值,其相加的和仍为NaN,如果只有一个 DataFrame 里存在缺失值,则可以用fill_value指定一个值来替代NaN,当然,也可以用fillna把NaN替换为想要的值。
我们可以调用fillna函数来填充缺失数据,例如将所有缺失值填充为一个常数: df = pd.DataFrame([[1., 6.5, 3.], [1., np.nan, np.nan], [np.nan, np.nan, np.nan], [np.nan, 6.5, 3.]]) print(df) print() print(df.fillna(0)) 输出为: 0 1 2 0 1.0 6.5 3.0 1 1.0 NaN NaN 2 NaN...
fillna(value='没有金叉死叉')) # 直接将缺失值赋值为固定的值 df['MACD_金叉死叉'].fillna(value=df['收盘价'], inplace=True) # 直接将缺失值赋值其他列的数据 print(df.fillna(method='ffill')) # 向上寻找最近的一个非空值,以该值来填充缺失的位置,全称forward fill,非常有用 print(df.fillna(...
缺失值,Pandas 主要用np.nan表示缺失数据。 计算时,默认不包含空值。 df1.dropna(how='any') #删除所有含缺失值的行 df1.fillna(value=5) #填充所有的缺失值 更多详细介绍可参考: https://geek-docs.com/pandas/pandas-tutorials/pandas-indexes-and-select-data.html 极客教程...
在Series和DataFrame中,算术函数可以选择输入fill_value,即在一个位置最多缺少一个值时替换。例如,当加两个DataFrame对象时,将NaN视为0,除非两个DataFrame都缺少该值,在这种情况下,结果将是NaN(可以使用fillna将NaN替换为其他值)。 In [56]: df Out[56]: ...