复制 In [116]: df = pd.DataFrame({"A": [1, 1, 2, 2], "B": [1, -1, 1, 2]}) In [117]: gb = df.groupby("A") In [118]: def replace(g): ...: mask = g < 0 ...: return g.where(~mask, g[~mask].mean()) ...: In [119]: gb.transform(replace) Out[119]...
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...
修复了使用非日期时间类型的 numpy 数组与pd.NaT进行(不)相等比较时返回标量而不是数组的回归问题 (GH 40722) 修复了DataFrame.where()在所有条件都为 True 的情况下未返回副本的回归问题 (GH 39595) 修复了当regex是多键字典时,DataFrame.replace()抛出IndexError的回归问题 (GH 39338) 修复了在object列中浮点...
(Not a Number) #空值 None #缺失值 pd.NaT #时间格式的空值# 判断缺失值 isnull()/isna() #断Series或DataFrame中是否包含空值 notnull() #与isnull()结果互为取反 isin() #判断Series或DataFrame中是否包含某些值 dropna() #删除Series或DataFrame中的空值 fillna() #填充Series或DataFrame中的空值 ffill...
pandas.NaT 输入/输出 原文:pandas.pydata.org/docs/reference/io.html Pickling 平面文件 剪贴板 Excel JSON HTML XML Latex HDFStore: PyTables (HDF5) 警告 可以将DataFrame或Series的子类存储到 HDF5,但子类的类型在存储时会丢失。 Feather Parquet
最后,TimedeltaIndex与DatetimeIndex的组合允许进行某些保留 NaT 的组合操作: In [110]: tdi = pd.TimedeltaIndex(["1 days", pd.NaT, "2 days"])In [111]: tdi.to_list()Out[111]: [Timedelta('1 days 00:00:00'), NaT, Timedelta('2 days 00:00:00')]In [112]: dti = pd.date_range("...
如果你不想改变列的类型，那么另一种方法是先用np.nan替换所有缺失值（pd.NaT），然后用None替换后者...
在单值替换的基础上更进一步,就是进行多值替换,也就是把多个数据同时转化为指定的数据,需要同时使用到to_replace参数和value参数。把所有要替换的数据都放在列表中然后复制给to_replace参数,注意这里event字段是字符串数据类型,里面的0自然也是...
then invalid parsing will be set as NaT.- If 'ignore', then invalid parsing will return the input.dayfirst : bool, default FalseSpecify a date parse order if `arg` is str or its list-likes.If True, parses dates with the day first, eg 10/11/12 is parsed as2012-11-10.Warning: ...
第一行没有任何要diff反对的内容,因此它是NaT。 >>> d.index.to_series().diff()2021-01-01 00:00:00 NaT2021-01-01 00:15:00 00:15:002021-01-01 00:30:00 00:15:002021-01-01 00:45:00 00:15:002021-01-01 01:00:00 00:15:00Freq: 15T, dtype: timedelta64[ns] 从pandas.Series....