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 ...
fillna()方法允许我们用一个值替换空单元格: #Replace NULL values with the number 130 import pandas as pd df = pd.read_csv...要想只替换一列的空值,请指定DataFrame的列名。...('data.csv') df["Calories"].fillna(130, inplace = True) 用平均数、中位数或模式替换一个常见的替换空...
...自定义缺失值的判断和替换 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。...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为替换后的值。
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...
ExcelFile('iris.xls') as xls: #读取Sheet1,不指定索引,指定NA值解释为NaN data['Sheet1'] = pd.read_excel(xls, 'Sheet1', index_col=None,na_values=['NA']) #读取Sheet2,指定表格第二、三列为组合索引 data['Sheet2'] = pd.read_excel(xls, 'Sheet2', index_col=[1,2]) 重点看看 ...
na_values:指定原始数据中哪些特殊值代表了缺失值。 dtype:指定各列的数据类型,如dype={'姓名':str,'年龄':int}。 converters:通过字典的形式,指定某些列需要转换的形式 #用法:converters = {0:str} 第0列转换为字符型。 例如有以下Excel表格以及数据: ...
import pandas as pd import numpy as np NaN_values = [np.nan, np.nan] ser = pd.Series(data=NaN_values) df = pd.DataFrame(data=NaN_values) try: ser = ser.replace({np.nan: pd.NA}) except RecursionError: print("RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python ...
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 ...
# Replace missing values with a number df['ST_NUM'].fillna(125, inplace=True)# 125替换缺失值 或者可以用赋值的方式: # Location based replacement df.loc[2,'ST_NUM']=125 用该列的中值替换缺失值: # Replace using median median=df['NUM_BEDR...
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...