dtype='float32') # 对每个字段分别指定 df = pd.read_excel(data, dtype={'team':'string', '...
您可以调整 string_to_remove 变量来指定要删除的不同字符串。 确保您的 DataFrame 仅包含字符串数据,因为将字符串方法应用于非字符串数据将导致错误。如果您的 DataFrame 包含混合数据类型,您可能需要首先使用 astype(str) 将整个 DataFrame 转换为字符串。 如果要从各个列中删除特定字符串,可以直接对这些列应用 ...
'unique_values': {col: df[col].nunique() for col in df.columns} } return pd.DataFrame(report.items(), columns=['Metric', 'Value']) 数据质量改进:class DataQualityImprover: def __init__(self, df): self.df = df def improve(self): self._handle_missing_values() self._remove_duplic...
dtype: datetime64[ns] In [566]: store.select_column("df_dc", "string") Out[566]: 0 foo 1 foo 2 foo 3 foo 4 NaN 5 NaN 6 foo 7 bar Name: string, dtype: object
可以使用以下方法: 1. 方法一:使用`drop`函数删除所有行 ```python df.drop(df.index, inplace=True) ``` 此方法会直接删除数据帧中的所有行。 2...
2. Pandas Drop Infinite Values By usingdf.replace()function is used to replace infinite values with NaN, and then use thepandas.DataFrame.dropna()method toremove the rows with NaN, Null/None values. This eventually drops infinite values from pandas DataFrame. Theinplace=Trueparameter modifies th...
可以使用remove_categories()方法删除类别。被删除的值将被np.nan替换。 In [79]: s = s.cat.remove_categories([4])In [80]: sOut[80]:0 Group a1 Group b2 Group c3 Group adtype: categoryCategories (3, object): ['Group a', 'Group b', 'Group c'] ...
In Example 1, I’ll explain how to exchange the infinite values in a pandas DataFrame by NaN values.This also needs to be done as first step, in case we want to remove rows with inf values from a data set (more on that in Example 2)....
>>>raw = pd.read_csv("...")>>>deduplicated = raw.groupby(level=0).first()# remove duplicates>>>deduplicated.flags.allows_duplicate_labels =False# disallow going forward 在具有重复标签的Series或DataFrame上设置allows_duplicate_labels=False,或执行引入重复标签的操作,会导致引发errors.DuplicateLabel...
+ 传递一个整数来引用工作表的索引。索引遵循 Python 约定,从 0 开始。+ 传递一个字符串或整数列表,返回指定工作表的字典。+ 传递`None`返回所有可用工作表的字典。```py# Returns a DataFramepd.read_excel("path_to_file.xls", "Sheet1", index_col=None, na_values=["NA"])...