1、删除存在缺失值的:dropna(axis='rows') 注:不会修改原数据,需要接受返回值 2、替换缺失值:fillna(value, inplace=True) value:替换成的值 inplace:True:会修改原数据,False:不替换修改原数据,生成新的对象 pd.isnull(df), pd.notnull(df) 判断数据中是否包含NaN: 存在缺
4397 """ 4398 if self._is_copy: -> 4399 self._check_setitem_copy(t="referent") 4400 return False ~/work/pandas/pandas/pandas/core/generic.py in ?(self, t, force) 4469 "indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy" 4470 ) 4471 4472 if value == "raise": -> 4473 raise Setting...
In [1]: import pandas as pd In [2]: from io import StringIO In [3]: data = "col1,col2,col3\na,b,1\na,b,2\nc,d,3" In [4]: pd.read_csv(StringIO(data)) Out[4]: col1 col2 col3 0 a b 1 1 a b 2 2 c d 3 In [5]: pd.read_csv(StringIO(data), usecols=lam...
set_option('display.max_rows', None) print(df) #设置value的显示长度为100,默认为50 pd.set_option('max_colwidth',100) # 行索引前后都包,列索引前包后包 print(df.loc[0:5, ('A', 'B')]) # 行列索引前包后不包 print(df.iloc[0:5, 0:5]) 实例5:数据查看:查看最大值和最小值 ...
Suppose we have a DataFrame, with multiple columns in which one column contains the list of values as a value, we need to extract all the values of the list and add each of these values into a separate new row.Converting column with list of values into rowsFor this purpose, ...
存在缺失值nan,并且是np.nan:1.删除含有缺失值的样本df.dropna(inplace=True,axis='rows') 默认按行删除 inplace:True修改原数据,False返回新数据,默认False2.替换/插补数据df.fillna(value,inplace=True) value 替换的值,inplace:True修改原数据,False返回新数据,默认False一般这个value取这一列的平均值 ...
Let’s see an example. Since the unique() function takes values, you need to get the value of a column usingdf[columns_list].values.ravel(). # Using pandas.unique() to unique values in multiple columns df2 = pd.unique(df[['Courses', 'Fee']].values.ravel()) ...
返回用于迭代或使用get_chunk()获取块的TextFileReader对象。 chunksizeint,默认为None 返回用于迭代的TextFileReader对象。请参阅下面的迭代和分块。 引用、压缩和文件格式 压缩{'infer','gzip','bz2','zip','xz','zstd',None,dict},默认为'infer' ...
with pd.ExcelWriter("path_to_file.xlsx") as writer:df1.to_excel(writer, sheet_name="Sheet1")df2.to_excel(writer, sheet_name="Sheet2") 当使用engine_kwargs参数时,pandas 将这些参数传递给引擎。因此,重要的是要知道 pandas 内部使用的是哪个函数。
--- Series from Python List (custom index) ---") print(s_from_list_custom_index) # 输出: # a 10 # b 20 # c 30 # d 40 # e 50 # dtype: int64 # 2. 从 NumPy 数组创建 Series # 这是非常常见的方式,因为 Pandas 底层大量依赖 NumPy ...