fillna()用非NA 数据替换 NA 值。 用标量值替换 NA In [89]: data = {"np": [1.0, np.nan, np.nan, 2], "arrow": pd.array([1.0, pd.NA, pd.NA, 2], dtype="float64[pyarrow]")} In [90]: df = pd.DataFrame(data) In [91]: df Out[91]: np arrow 0 1.0 1.0 1 NaN <NA>...
fillna()用非NA 数据替换 NA 值。 用标量值替换 NA 值 代码语言:javascript 复制 In [89]: data = {"np": [1.0, np.nan, np.nan, 2], "arrow": pd.array([1.0, pd.NA, pd.NA, 2], dtype="float64[pyarrow]")} In [90]: df = pd.DataFrame(data) In [91]: df Out[91]: np arro...
一般来说,矢量化 数组运算要比等价的纯Python方式快上一两个数量级(甚至更多),尤其是各种数 值计算。 将条件逻辑表述为数组运算:np.where(condition, x, y) 本质就是条件判断,if condition: x else: y 数学和统计方法 np.argsort(): 返回的是未排序时数组的索引。(默认行方向) 是np.sort()的补充。返回n...
TypeError: boolean value of NAisambiguous 这也意味着NA不能在被评估为布尔值的上下文中使用,例如if condition: ...,其中condition可能是NA。在这种情况下,可以使用isna()来检查NA或避免condition为NA,例如在填充缺失值之前。 当在if语句中使用Series或DataFrame对象时,会出现类似情况,请参阅在 pandas 中使用 if/...
fillna:填充空值,参数如下: value: 用于填充的值,可以是单个值,或者字典(key是列明,value是值)。 method: 等于ffile使用前一个不为空的值填充forword fill;等于bfill使用后一个不为空的值填充 backword fill。 axis: 按行还是列填充,{0 or 'index', 1 or 'columns'} inplace: 如...
df["分数"].fillna(0)#与上语句等价 (6)将姓名缺失值进行填充 df.loc[:,"姓名"]=df["姓名"].fillna(method="ffile") (7) 存储excel,完成数据清洗和预处理 df.to_excel(fpath, index=False) #Index=False是指明不将DataFrame的index一起存进Excel文件 ...
studf.fillna({"key":value})#填充的是字典型,属于直接填充 studf.loc[:,'列名']=studf['列名'].fillna(填充的数值)#与上一种方法等同 studf.loc[:,'列名']=studf['列名'].fillna(method="ffill")#用前面的有效值来填充具体某列的空值
cleaned=(df.pipe(pd.DataFrame.sort_index,ascending=False)#按索引排序.pipe(pd.DataFrame.fillna,...
计算分组的累积和、最小值、最大值、累积乘积 数据清洗 dropna: 丢弃包含缺失值的行或列fillna: 填充或替换缺失值interpolate: 对缺失值进行插值duplicated: 标记重复的行...astype: 将一列的数据类型转换为指定类型 sort_values: 对数据框按照指定列进行排序 rename: 对列或行进行重命名 drop: 删除指定的...
基础填充缺失值方法使用的是.fillna()，需要填写填充缺失值替换的数据。df.fillna("-")...