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','...
# 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()...
使用fillna()、replace() 和 interpolate() 填充缺失值 为了填充数据集中的空值,我们使用 fillna()、replace() 和 interpolate() 函数,这些函数用它们自己的一些值替换 NaN 值。所有这些功能都有助于在 DataFrame 的数据集中填充空值。Interpolate() 函数基本上用于填充数据帧中的 NA 值,但它使用各种插值技术来填充...
replace(['无',0],[np.nan,'None'],inplace = True) df_new 输出为: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 数据查看--看各列数据类型 df_new.info() 输出为: 5. 数据修改-修改数据类型 ** 将 金牌数 列类型修改为 int** 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释...
3 regex : bool or same types as to_replace, default False 替换的值是正则表达式 示例: 1 搜索整个DataFrame, 并将所有符合条件的元素全部替换 df.replace(to_replace, value) 前面是需要替换的值,后面是替换后的值。 2 用字典形式替换多个值
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", "Beef"]) 在相关性矩阵中找到那些存在相关性大于0.5的行,并输出成excel: # select which feature has more than one cells that ...
楔子Python 在数据处理领域有如今的地位,和 Pandas 的存在密不可分,然而除了 Pandas 之外,还有一个库也在为 Python 的数据处理添砖加瓦,它就是我们本次要介绍的 Polars。和 Pandas 相比,Polars 的速度更快,执行常见运算的速度是 Pandas 的 5 到
movie["Metascore"].fillna(movie["Metascore"].mean(), inplace=True)#inplace=Ture说明再原数组修改的pd.notnull(movie).all()#缺失值已经处理完了,不存在缺失值了 4.1.2 缺失值不会解读为NaN,有默认标记的 替换:将?->np.nan df.replace(to_replace="?",value=np.nan) ...
contains("海", na=False)]# 5.4 输出城市名称以‘海’字开头的行df[df['城市'].str.startswith("海", na=False)]# 5.5 输出城市名称以‘海’字结尾的行df[df['城市'].str.endswith("海", na=False)]# 5.6 输出所有姓名，缺失值用Null填充df['姓名'].str.cat(sep='、',na_rep='Null'...
isnull sparse first_valid_index combine_first ewm notnull empty mask truncate to_csv bool at clip radd to_markdown value_counts first isna between_time replace sample idxmin div iloc add_suffix pipe to_sql items max rsub flags sem to_string to_excel prod fillna backfill align pct_change ...