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 w...
fillna(‘缺失值’) # 指定字段填充 df.one.fillna(‘缺失’) # 只替换一个 df.fillna(0, limit = 1) 填充缺失值的另一个思路是使用替换方法df.replace()。 # 将指定列的空值替换成指定值 df.replace({'toy': {np.nan: 100}}) 2、填充插值 插值是离散函数拟合的重要方法,利用它可根据函数在有限个...
比如indicator= '_check_result', validate = 'one_to_one'以及清楚merge的衍变，比如pd.merge_asof(...
fillna()也可以用更合适的值替换缺失的值，例如平均值、中位数或自定义值。# Fill missing values in the dataset with a specific valuedf = df.fillna(0)# Replace missing values in the dataset with mediandf = df.fillna(df.median())# Replace missing values in Order Quantity column with the mean...
或者你可以用assignment做同样的事情：
fillna(fill_female_height) # 为方便后期使用,这里将身高数据转换为整数 female_data['身高'] = female_data['身高'].apply(lambda x : x[0:-2]).astype(int) # 重命名列标签索引 female_data.rename(columns={'身高':'身高/cm'}, inplace=True) female_data 输出为: 替换数据 代码语言:javascript...
df.fillna(value=x) # x替换DataFrame对象中所有的空值,持 df[column_name].fillna(x) s.astype(float) # 将Series中的数据类型更改为float类型 s.replace(1,'one') # ‘one’代替所有等于1的值 s.replace([1,3],['one','three']) # 'one'代替1,'three'代替3 df.rename(columns=lambdax:x+1)...
data.fillna()# fillna 使用给定值和方法进行数据填补 data.interpolate()# interpolate 可以通过线性插值等方法通过插值补齐数据 统计计算 Pandas中Series和DataFrame均包含一些常用的统计计算方法,比如: 代码语言:javascript 复制 data.mean()# 计算平均值
If you’re using IPython, tab completion for column names (as well as public attributes) is automatically enabled. Here’s a subset of the attributes that will be completed: In [13]:df2.<TAB>df2.A df2.booldf2.abs df2.boxplotdf2.add df2.Cdf2.add_prefix df2.clipdf2.add_suffix ...
df.fillna({'tz':'missing'}) (4)apply方法 每部电影的上映时间包含在title字段中,如’One Flew Over the Cuckoo’s Nest (1975)’,可以通过使用一个lambda函数提取出上映时间: movies['year'] = movies.title.apply ( lambda x : x [- 5 :- 1 ]) # 分析电影时间 ...