函数形式:fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs) 参数: value:用于填充的空值的值。 method: {‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, default None。定义了填充空值
3.2 fillna中的method中的应用 注method='ffill' 向下填充 输出结果: 3.3 用Series的均值-mean()填充 在DataFrame中用均值填充: 输出结果: 4 检测与处理重复值 4.1 检测重复值---duplicates() 在DataFrame中利用duplicates方法判断每一行是否与之前的行重复。duplicates方法返回一个布尔值: 输出结果: 4.2 删除重复的...
_ = df.fillna({1:0.5},inplace=True) df #对reindex有效的插值方法也可以用于fillna df.fillna(method='ffill') #限制可以连续填充的最大数量 df.fillna(method='ffill',limit=2) #用平均值或中值进行插值 data.fillna(data.mean()) 层次化索引 #Series数据层次化索引 data1 = Series(np.random.randn(...
fillna(value=None,method=None,axis=None,inplace=False,limit=None,downcast=None,**kwargs) value:用于填充的数值。 method:表示填充方式,默认值为None。 limit: 可以连续填充的最大数量,默认None。 method参数不能与value参数同时使用。 有一张表格里存在缺失值,如果使用常量66.0来替换缺失值,那么填充前后的效果...
python pandas模块详解 一:pandas简介 Pandas 是一个开源的第三方 Python 库,从 Numpy 和 Matplotlib 的基础上构建而来,享有数据分析“三剑客之一”的盛名(NumPy、Matplotlib、Pandas)。Pandas 已经成为 Python 数据分析的必备高级工具,它的目标是成为强大、灵活、可以支持任何编程语言的数据分析工具,本文主要是对pandas...
Method: Least Squares F-statistic: 130.8 Date: Wed, 20 Dec 2023 Prob (F-statistic): 8.71e-46 Time: 13:09:59 Log-Likelihood: -908.88 No. Observations: 467 AIC: 1824. Df Residuals: 464 BIC: 1836. Df Model: 2 Covariance Type: nonrobust coefstd errtP>|t|[0.0250.975] const -0.57...
1.method|string|linear 用于插值的算法: "linear":简单线性插值。 "time":使用 DatetimeIndex 进行插值。 "index"或"values":使用索引进行插值。请参阅下面的示例。 "pad":使用上一个或下一个非NaN值来填充。可以使用limit_direction设置方向。 此外,您还可以使用scipy.interpolate.interp1d可用的插值方法: ...
df["编号"].replace(r'BA.$', value='NEW', regex=True, inplace =True) 输出: 在Pandas模块中, 调⽤rank()⽅法可以实现数据排名。 df["排名"] = df.rank(method="dense").astype("int") 输出: rank()⽅法中的method参数,它有5个常...
在pandas中,相似度的计算方法为corr。使用该方法在计算相似度的时候,默认为pearson法(method还提供了spearman、kendall)。 # 求取销售量和销售价的相似度 corrDet=detail[['counts','amounts']].corr(method='kendall') print('销量和售价的Kendall法相似度矩阵为:\n',corrDet) ...
10372 kwargs=kwargs, 10373 ) > 10374 return op.apply().__finalize__(self, method="apply") File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/apply.py:916, in FrameApply.apply(self) 913 elif self.raw: 914 return self.apply_raw(engine=self.engine, engine_kwargs=self.engine_kwargs) --> 916 ret...