很明确报错说明,是因为DataFrame中存在inf数据 出现inf的原因 在数据处理过程中用到了除法,并且出现了除数为0,导致出现inf,而数据库不支持写入该值 说明,np.inf为正无穷,-np.inf为负无穷 解决办法 将处理过之后的DataFrame中的inf值替换掉,替换代码: df = df.replace([np.inf, -np.inf], np
replace('NULL', '99', inplace=True) # 数据框中指标为 key 且数值等于 'NULL' 的值替换为 99。 null_ind1 = list( df[df[key] == '99'].index) # 找到数据框中列为 key 且数值等于 99 的行的索引,并转换为列表形式。 例如 [0, 1, 2] 目的也是为了找出null的数据 null_ind.extend(null_...
In [1]: ser = pd.Series([-1.5, 0.2, None], dtype="float32[pyarrow]") In [2]: ser Out[2]: 0 -1.5 1 0.2 2 <NA> dtype: float[pyarrow] In [3]: idx = pd.Index([True, None], dtype="bool[pyarrow]") In [4]: idx Out[4]: Index([True, <NA>], dtype='bool[pyarrow]'...
startcol=0:指定开始写入的列号,默认从第0列开始。 engine=None:指定写入 Excel 文件时使用的引擎,默认为 None,pandas 会自动选择。 merge_cells=True:指定是否合并单元格。如果为 True,则合并具有相同值的单元格。 inf_rep='inf':指定在 Excel 文件中表示无穷大值的字符串,默认为 'inf'。 freeze_panes=None...
废弃了DataFrame.replace()和Series.replace()与CategoricalDtype的行为;在未来版本中,replace 将更改值,同时保留类别。要更改类别,请使用ser.cat.rename_categories代替(GH 55147) 废弃了Series.value_counts()和Index.value_counts()与对象 dtype 的行为;在未来版本中,这些将不会对结果的Index执行dtype 推断,执行res...
SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame 我的使用类似于以下这个例子: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'woniu':[-np.inf,2,3,np.nan], 'che':['22',np.nan, '33', 'wn'], 'ccc':[99,np.nan, 6, np...
在版本 1.4.0 中停止忽略concat()中空白或全为 NA 列的浮点或对象数据类型的行为更改(忽略 concat 中空白或全为 NA 列的数据类型)已被撤销(GH 45637)。 修复的回归问题 修复了当将替换值明确设置为None时,通过字典传递给to_replace时,DataFrame.replace()的回归问题,即使没有要替换的值,也会将其他列转换为对...
if_exists: 当数据库中已经存在数据表时对数据表的操作,有replace替换、append追加,fail则当表存在时提示ValueError。 db = sqla.create_engine("mysql+pymysql://root:1477@127.0.0.1:3306/test") conn = pymysql.connect(host="127.0.0.1", port=3306, user="root", password="1477", database="test"...
将 pandas 数据框中的所有 inf、-inf 值替换为 NaN我有一个大型数据框，不同列中包含 inf、-inf 值。我想用 NaN 替换所有 inf、-inf 值但是您可以通过设置 mode.use_inf_as_na（自 v2.1.0 起已弃用）来避免完全替换
option_context()上下文管理器已通过顶层 API 暴露,允许您使用给定的选项值执行代码。在退出with块时,选项值会自动恢复: In [21]: with pd.option_context("display.max_rows", 10, "display.max_columns", 5):...: print(pd.get_option("display.max_rows"))...: print(pd.get_option("display.max...