方法get_level_values()将返回特定级别上每个位置的标签向量: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [23]: index.get_level_values(0) Out[23]: Index(['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'], dtype='object', name='first') In [24]: index.get_level_...
(self, key, value) 1284 ) 1285 1286 check_dict_or_set_indexers(key) 1287 key = com.apply_if_callable(key, self) -> 1288 cacher_needs_updating = self._check_is_chained_assignment_possible() 1289 1290 if key is Ellipsis: 1291 key = slice(None) ~/work/pandas/pandas/pandas/core/seri...
defmerge_cell(file_path):"""合并单元格"""wb = load_workbook(file_path) sheets = wb.sheetnamesforsingle_sheetinsheets: ws = wb.get_sheet_by_name(single_sheet)# 获取第一列数据type_list = [] i =2whileTrue: r = ws.cell(i,1).valueifr: type_list.append(r)else:breaki +=1# 判断...
File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/series.py:1237,inSeries._get_value(self, label, takeable)1234returnself._values[label]1236# Similar to Index.get_value, but we do not fall back to positional->1237loc = self.index.get_loc(label)1239ifis_integer(loc):1240returnself._values[loc] Fi...
-> 1121 return self._get_value(key) 1123 # Convert generator to list before going through hashable part 1124 # (We will iterate through the generator there to check for slices) 1125 if is_iterator(key): File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/series.py:1237, in Series._get_value(self,...
在Series 和 DataFrame 中,算术函数有一个fill_value选项,即在某个位置的值缺失时要替换的值。例如,当添加两个 DataFrame 对象时,您可能希望将 NaN 视为 0,除非两个 DataFrame 都缺少该值,此时结果将为 NaN(如果需要,您可以稍后使用fillna将 NaN 替换为其他值)。
(value={'prov':'未知'}) # 指定列的空值替换为指定内容s.astype(float) # 将Series中的数据类型更改为 float 类型df.index.astype('datetime64[ns]') # 转化为时间格式s.replace(1, 'one') # 用 'one’ 代替所有等于 1 的值s.replace([1, 3],['one','three']) # 用'one'代替1,用 'three...
Python program to select rows whose column value is null / None / nan # Importing pandas packageimportpandasaspd# Importing numpy packageimportnumpyasnp# Creating a dictionaryd={'A':[1,2,3],'B':[4,np.nan,5],'C':[np.nan,6,7] }# Creating DataFramedf=pd.DataFrame(d)# Display data...
在Series 和 DataFrame 中,算术函数有一个 fill_value 选项,即在某个位置的值缺失时要替换的值。例如,当添加两个 DataFrame 对象时,您可能希望将 NaN 视为 0,除非两个 DataFrame 都缺少该值,此时结果将为 NaN(如果需要,您可以稍后使用 fillna 将NaN 替换为其他值)。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行...
In [21]: df2 = pd.read_csv(StringIO(data)) In [22]: df2["col_1"] = pd.to_numeric(df2["col_1"], errors="coerce") In [23]: df2 Out[23]: col_1 0 1.00 1 2.00 2 NaN 3 4.22 In [24]: df2["col_1"].apply(type).value_counts() Out[24]: col_1 <class 'float'> 4...