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...
AI代码解释 #ReplaceNULLvalueswiththe number130importpandasaspd df=pd.read_csv('data.csv')df.fillna(130,inplace=True) 只对指定的列进行替换 上面的例子替换了整个数据框架中的所有空单元。要想只替换一列的空值,请指定DataFrame的列名。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #ReplaceNULLvalu...
# Filling null values # with 0 df.fillna(value=0, inplace=True) # Show the DataFrame print(df) 输出: DataFrame.replace(): 此方法用于将空值或空值替换为特定值。 语法:DataFrame.replace(self, to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad') 参数:此方法...
# 根据条件过滤行df_filtered = df[df['column_name'] > 5]# 按单列对DataFrame进行排序df_sorted = df.sort_values('column_name')# 按多列对DataFrame进行排序df_sorted = df.sort_values(['column_name1', 'column_name2'], ascending=[True, False])# 按单列对DataFrame进行分组并计算另一列的平...
Pandas提供了方法来处理缺失值,例如可以使用isnull()检查失值并使用fillna()方法填充缺失值。 # 检查缺失值 df.isnull() # 填充缺失值 df.fillna(0) 6. 分组和聚合 可以使用groupby()方法将数据按照某些列进行分组,然后使用聚合函数计算列的值。 # 分组和聚合 df.groupby('name').mean() 7. 绘制图表 Pand...
# Replace values in a spesific columndf["Customer Country"] = df["Customer Country"].replace({"United States": "USA", "Puerto Rico": "PR"})mapping()可以创建一个字典，将不一致的值映射到标准化的对应值。然后将此字典与replace()函数一起使用以执行替换。# Replace specific values using mapping...
df[df.isnull().values==True]how='any'只要有一个缺失值就删除，axis=0，删除的是行，默认删除的...
bfill() Replaces NULL values with the value from the next row bool() Returns the Boolean value of the DataFrame columns Returns the column labels of the DataFrame combine() Compare the values in two DataFrames, and let a function decide which values to keep combine_first() Compare two Data...
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...
To only replace empty values for one column, specify the column name for the DataFrame:Example Replace NULL values in the "Calories" columns with the number 130: import pandas as pddf = pd.read_csv('data.csv') df.fillna({"Calories": 130}, inplace=True) Try it Yourself » ...