replace('sh', 'shanghai') 四、数据预处理 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df1=pd.DataFrame({ "id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006,1007,1008], "gender":['male','female','male','female','male','female','male','female'], "pay":['Y','N','Y','Y','N','...
def replace_non_integer(value): if isinstance(value, int): return value else: return 0 # 将非整型值替换为0 df = df.applymap(replace_non_integer) print(df) 输出结果与上述方法相同。 以上是将Pandas DataFrame中不是整型的值替换为0的两种方法。这些方法适用于数据清洗、数据预处理等场景,可以确保数...
# importing pandas packageimportpandasaspd# making data frame from csv filedata=pd.read_csv("employees.csv")# creating bool series True for NaN valuesbool_series=pd.notnull(data["Gender"])# filtering data# displaying data only with Gender = Not NaNdata[bool_series] 使用fillna()、replace()...
这个方法非常巧妙,首先把所有的 0 都换成空值,然后前向填充就会把第一个非零值都填充到第一列,然后再取第一列的值,就是每一行的 df.replace(0, np.nan).bfill(1).iloc[:, 0] 对某一个储存着逻辑值的列去反,用“~” ~df['food_category'].isin(["Pork", "Poultry", "Fish", "Lamb & Goat"...
df.replace(to_replace="?",value=np.nan) 1.读取数据 2.替换 # 1)替换data_new= data.replace(to_replace="?", value=np.nan) 按照前面的处理(删除缺失值) # 2)删除缺失值data_new.dropna(inplace=True) 5.数据离散化 例如: 表示类别的时候要平等,一个是1,一个是0,这样会误以为1再某种程度上比...
一:pandas简介 Pandas 是一个开源的第三方 Python 库,从 Numpy 和 Matplotlib 的基础上构建而来,享有数据分析“三剑客之一”的盛名(NumPy、Matplotlib、Pandas)。Pandas 已经成为 Python 数据分析的必备高级工具,它的目标是成为强大、
# 4.19 用0替换所有的空值df.fillna(0)# 4.20 强制转换数据类型df_t1 = df.dropna()df_t1['语文'].astype('int')# 4.21 查看有多少不同的城市df['城市'].unique()# 4.22 单值替换df.replace('苏州', '南京')# 4.23 多值替换df.replace({'苏州':'南京','广州':'深圳'})df.replace([...
code_dict = {'-99': 0, -99: 0, '': 0} #, np.nan: 0无效因为np.nan!=np.nan df = df.applymap(lambda x: 0 if pd.isnull(x) else code_dict.get(x, x)) [pandas.DataFrame.replace][Python3 pandas(19) 替换 replace()及部分替换] ...
test = df.replace('', np.nan).apply(lambda x: '#'.join(x.dropna()), axis=1) print(test.to_dict()) {0: 'row1#row1#row1#row1#row1', 1: 'row2#row2#row2', 2: 'row3#row3#row3#row3#row3#row3'} Or: test = df.apply('#'.join, axis=1).str.replace('[#]+','...
import numpy as npimport pandas as pddf = pd.DataFrame({'a_column': [1, -999, -999], 'powerless_column': [2, 3, 4], 'int_column': [1, 1, -1]}) df['a_column'] = df['a_column'].replace(-999, np.nan) df['power_column'] = df['powerless_column'] ** 2 df['real...