Pandas的astype()函数和复杂的自定函数之间有一个中间段,那就是Pandas的一些辅助函数。 3.1to_numeric # 定义转换前数据 df = pd.DataFrame({'a': [2, np.nan, 5]}) 转换前数据 # 数据转换,如遇到NaN数据时,用0来填充 df['a_int'] = pd.to_numeric(df['a'], error
具体来说,where 方法将返回一个与原始数据形状相同的新数据集,其中仅包含满足特定条件的元素,而其他元素则为缺失值(NaN)。 where 可以接收一个布尔类型的条件(即满足条件为 True,否则为 False)或一个函数,同时可以指定缺失值所用的填充值(默认为 NaN)。 import pandas as pd # 创建一个包含 3 列的数据帧 df...
代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 将时间字符串和bool类型强制转换为数字,其他均转换为NaNpd.to_numeric(s,errors='coerce') 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # downcast 可以进一步转化为int或者float pd.to_numeric(s)# 默认float64类型 pd.to_numeric(s,downcast='signed')# 转换为整...
控制返回的dtype。 # pd.to_numeric()处理Jan Units中的数据 # 无效解析设置为NaN值,fillna()将NaN用0填充 pd.to_numeric(df['Jan Units'],errors='coerce').fillna(0) 1. 2. 3. ②pd.to_datetime() 和时间序列数据有关:pd.to_datetime()官方文档 # pd.to_datatime()将年月日进行合并 pd.to_d...
然而,这种方法在某些需要清理数据的情况下非常方便。例如,列l8中的数据是“文本”数字(如“1010”)和其他实文本(如“asdf”)的混合。在pd.to_numeric方法中,当errors=’coerce’时,代码将运行而不引发错误,但对于无效数字将返回NaN。 然后我们可以用其他伪值(如0)替换这些NaN。
对于最大值、最小值、NaN等各类值的颜色高亮设置,pandas 已经有专门的函数来处理,配合 axis 参数可以对行或者列进行应用: highlight_max() highlight_min() highlight_null() highlight_between() highlight_max 通过highlight_max()来高亮最大值,其中 axis=0 是按列进行统计: ...
fillna 函数将用指定的值(value)或方式(method)填充 NA/NaN 等空值缺失值。 value 用于填充的值,可以是数值、字典、Series 对象 或 DataFrame 对象。 method 当没有指定 value 参数时,可以该参数的内置方式填充缺失值,可选项有 {‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None},默认值为 None;backfill...
na_values指定哪些值应视为缺失值(NaN)None skipfooter跳过文件结尾的指定行数0 encoding文件的编码格式(如utf-8,latin1等)None 读取nba.csv 文件数据: 实例 importpandasaspd df=pd.read_csv('nba.csv') print(df.to_string()) to_string()用于返回 DataFrame 类型的数据,如果不使用该函数,则输出结果为数据...
sa.to_json("test.json",orient="records",lines=True) 补充: 这个文件./是当前路径 4.缺失值处理 4.1如何进行缺失值的处理 两个思路: (1)删除含有缺失值的样本 (2)替换/插补 4.1.1缺失值会解读为NaN 处理方式: 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...
na_action:None不考虑Nan值,ignore:不管是否与为Nan,直接计算 3、数据替换 data.replace(to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad', axis=None) to_replace:可以是字符串、数值、列表、正则表达式、字典、序列或者None value:被替换值,可以为列表必须与to_replace列...