1. 导入模块 import pandas as pd import numpy as np 2. 读取数据和保存数据 2.1 从CSV文件读取数据,编码'gbk'2.2 读取前6行,当数据量比较大时，可以只读取前n行 2.3 第一列作为行索引,忽略列索引 2.4 读取时忽略第1/3/5行和最后两行 2.5 从限定分隔符（','）的文件或文本读取数据 2.6 保...
如何在两个Series对象相加时将缺失值设为0? sr1.add(sr2, fill_value=0) 灵活的算术方法:add, sub, div, mul 缺失数据:使用NaN(Not a Number)来表示缺失数据。其值等于np.nan。内置的None值也会被当做NaN处理。 处理缺失数据的相关方法: dropna() 过滤掉值为NaN的行 fillna() 填充缺失数据 isnull() ...
() ---> 1 if df: 2 print(True) ~/work/pandas/pandas/pandas/core/generic.py in ?(self) 1575 @final 1576 def __nonzero__(self) -> NoReturn: -> 1577 raise ValueError( 1578 f"The truth value of a {type(self).__name__} is ambiguous. " 1579 "Use a.empty, a.bool(), a....
In [28]: arr = pd.arrays.SparseArray([1., -1, -1, -2., -1], fill_value=-1) In [29]: np.abs(arr) Out[29]: [1, 1, 1, 2.0, 1] Fill: 1 IntIndex Indices: array([3], dtype=int32) In [30]: np.abs(arr).to_dense() Out[30]: array([1., 1., 1., 2., 1.]...
>>> df.sort_values(by=['Address','Height']).head() 1. 2. 3. 问题与练习 1. 问题 【问题一】 Series和DataFrame有哪些常见属性和方法? 【问题二】 value_counts会统计缺失值吗? 【问题三】 与idxmax和nlargest功能相反的是哪两组函数?
Series 结构,也称 Series 序列,是 Pandas 常用的数据结构之一,它是一种类似于一维数组的结构,由一组数据值(value)和一组标签组成,其中标签与数据值之间是一一对应的关系。 Series 可以保存任何数据类型,比如整数、字符串、浮点数、Python 对象等,它的标签默认为整数,从 0 开始依次递增。Series 的结构图,如下所示...
boxplot([column, by, ax, fontsize, rot, …]) 从DataFrame列制作箱形图。clip([lower, upper, axis, inplace]) 修剪输入阈值处的值。combine(other, func[, fill_value, overwrite]) 与另一个DataFrame进行按列合并。combine_first(other) 在其他位置的相同位置更新具有值的空元素。compare(other[, ...
-> 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,...
Get First Row of Pandas DataFrame? Pandas Drop the First Row of DataFrame Pandas Sum DataFrame Rows With Examples Pandas Find Row Values for Column Maximal How to add/insert row to Pandas DataFrame? Pandas Drop Rows Based on Column Value compare two dataframes row by row How to get the col...
["变压器编号"].value_counts() # 时间段筛选 df_jj2yyb_0501_0701 = df_jj2yyb[(df_jj2yyb['r_time'] >=pd.to_datetime('20200501')) & (df_jj2yyb['r_time'] <= pd.to_datetime('20200701'))] # 数值筛选 df[(df['popularity'] > 3) & (df['popularity'] < 7)] # 按数据类型...