>>> pdi.find(s,2) 'penguin' >>> pdi.findall(s,4) Index(['cat','dog'], dtype='object')缺失值 Pandas开发人员特别关注缺失值。通常,你通过向read_csv提供一个标志来接收一个带有NaNs的dataframe。否则,可以在构造函数或赋值运算符中使用None(尽管不同数据类型的实现略有不同,但它仍然有效)。这张...
>>> pdi.find(s,2) 'penguin' >>> pdi.findall(s,4) Index(['cat','dog'], dtype='object') 缺失值 Pandas开发人员特别关注缺失值。通常,你通过向read_csv提供一个标志来接收一个带有NaNs的dataframe。否则,可以在构造函数或赋值运算符中使用None(尽管不同数据类型的实现略有不同,但它仍然有效)。这...
>>> pdi.find(s, 2) 'penguin' >>> pdi.findall(s, 4) Index(['cat', 'dog'], dtype='object') 缺失值 Pandas开发人员特别关注缺失值。通常,你通过向read_csv提供一个标志来接收一个带有NaNs的dataframe。否则,可以在构造函数或赋值运算符中使用None(尽管不同数据类型的实现略有不同,但它仍然有效)。
2)使用字典数据创建DataFrame importpandasaspdinfo_dict={'id':['001','002','003','004'],'name':['Ann','Lucy','Ming','Tina'],'age':[23,43,45,29]}#创建DataFrame数据#这里columns不能填值,如果填了会出现全部的NaN值。key作为columnsdf=pd.DataFrame(info_dict,index=[1,2,3,4],dtype=st...
1 vMike NaN 2 KelvinChai gmail 3 xiaoli 163 4 NaN NaN 5 amei qq 6、文本查询 通过find 和 findall 两个方法实现。 find 参数很简单,直接输入要查询的字符串即可,返回在原字符串中的位置,没查询到结果返回 -1 。 df['@position'] = df.Email.str.find('@') ...
2 NaN 3 [f, g, h] dtype: object 3、get()获取指定位置的字符串 >>> s.str.get(0) 0 a 1 c 2 NaN 3 f dtype: object >>> s.str.get(1) 0 _ 1 _ 2 NaN 3 _ dtype: object >>> s.str.get(2) 0 b 1 d 2 NaN
一般而言,当遇到缺失值(Python中用NaN表示)时,可以采用三种方法处置,分别是删除法、替换法和插补法。删除法是指当缺失的观测比例非常低时(如5%以内),直接删除存在缺失的观测,或者当某些变量的缺失比例非常高时(如85%以上),直接删除这些缺失的变量;替换法是指用某种常数直接替换那些缺失值,例如,对连续变量而言,可以...
nan, 'f_g_h'], dtype="string") In [39]: s2.str.split('_') Out[39]: 0 [a, b, c] 1 [c, d, e] 2 <NA> 3 [f, g, h] dtype: object 要想访问split之后数组中的字符,可以这样: 代码语言:javascript 复制 In [40]: s2.str.split('_').str.get(1) Out[40]: 0 b 1 d ...
... ["A", "B", "Aaba", "Baca", np.nan, "cat"], ... dtype="string" ... ) >>> s.str.lower() # 转小写 0 a 1 b 2 aaba 3 baca 4 <NA> 5 cat dtype: string >>> s.str.upper() # 转大写 0 A 1 B 2 AABA ...
Andy NaN NaN NaN NaT Alice 30.0 unknown 1988-10-17 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 在之前已经了解过,在对 Series 中每个元素处理时,我们可以使用 map 或 apply 方法。比如,我想要将每个城市都转为小写,可以使用如...