The Pandasfillna()function can replace theNaNvalues with a specified value. The function can propagate this value within a column or row or replaceNaNvalues with different values based on the column. We will make a new script with the Pandas library imported aspdfollowed by the NumPy library ...
na_position:{'first','last'},设置缺失值的显示位置。 df=pd.DataFrame({'b':[1,2,3,2],'a':[4,3,2,1],'c':[1,3,8,2]},index=[2,0,1,3])df #按照行3升序排列 df.sort_values(by=3,axis=1) #按照行1升序排列df.sort_values(by=1,axis=1) 9、index.tolist()[0] 找到指定数...
DataLabels =["age","workclass","fnlwgt","education","education-num","marital-status","occupation","relationship","race","sex","capital-gain","capital-loss","hours-per-week","native-country","class"] # === tryingtoreplace ? with Nan using na_values rawfile = pd.read_csv(filename,...
可以分为以下几个点解释 使用na_values进行读取时的空值替换,代替了读取全部数据后的空值replace方式替换,减少了后续的处理时间 使用chunksize进行数据读取,read_csv()方法中有一个参数chunksize可以指定一个CHUNKSIZE分块大小来读取文件。与直接使用DF进行遍历不同的是,此时它是一个TextFileReader类型的对象。 通过循环每...
na_values:标量,字符串,列表类,或字典,默认None,某些字符串可以识别为 NA / NaN。 默认情况下,以下值将被解释为NaN: ”,’#N / A’,’#N / AN / A’,’#NA’,’-1.#IND’,’1.#QNAN’, ‘-NNN’, ‘-nan’,’1.#IND’,’1.#QNAN’,’N/A’,’NA’,’NULL’,’NaN’,’n / a’...
方法一:使用replace()方法替换sex列,得到新的DataFrame,如果指定参数inplace=True,则可以原地替换。 >>> df.replace({'female':1, 'male':0}) age height sex weight df.replace({'female':1,'male':0}) age height sex weight 张三39 181 1 85 ...
isin(values): 判断Series或DataFrame中是否包含某些值,可以传入一个可迭代对象、Series、DataFrame或字典。在我们判断某个自定义的缺失值是否存在于数据中时,用列表的方式传入就可以了。 replace(to_replace=None, value=None): 替换Series或DataFrame中的指定值,一般传入两个参数,to_replace为被替换的值,value为替换...
'qux']} df = pd.DataFrame(data) # 设置要替换的条件和值 condition = df['A'] > 2 replacement_dict = {df.loc[condition, 'C'].values[0]: 'NewValue1', df.loc[condition, 'C'].values[1]: 'NewValue2'} # 使用.replace()方法替换元素 df['C'] = df['C'].replace(replacem...
stas=stainfo.loc[ind,'区站号'].values name=stainfo.loc[ind,'台站名称'].apply(lambda x:x.replace(' ',''))# 去除台站名称中的空格 lat=stainfo.loc[ind,'纬度'].apply(LatLng_Rad2Dec)# 转换为十进制小数 lon=stainfo.loc[ind,'经度'].apply(LatLng_Rad2Dec)elev=stainfo.loc[ind,'海拔...
用df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan),把正负无穷为空值np.nan 再用df.notnull(),筛选非空数据 再用df.all(),all()一个序列中所有值为True时,返回True,否则为False。 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'float': [1.3,5.2,np.inf], ...