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...
Pandas：将空单元格替换为0您正在创建 Dataframe 的副本，但原始副本未保留更改，如果希望 Dataframe 保留...
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','...
Replace all the NaN values with Zero's in a column of a Pandas dataframe 使用单行 DataFrame.fillna() 和 DataFrame.replace() 方法可以轻松地替换dataframe中的 NaN 或 null 值。我们将讨论这些方法以及演示如何使用它的示例。 DataFrame.fillna(): 此方法用于将空值或空值填充为特定值。 语法:DataFrame.fill...
df["手机号码"] = df["手机号码"].str.slice_replace(3,7,"*"*4) 输出: df["地址"].str.extract("([\u4e00-\u9fa5]+)") 输出: 行/列操作 数据清洗时,会将带空值的行删除,此时DataFrame或Series类型的数据不再是连续的索引,可以使用reset_in...
Pandas将None和NaN视为基本上可互换的,用于指示缺失或空值。为了方便这个约定,有几个有用的函数可以检测,删除和替换Pandas DataFrame中的null值: isnull()notnull()dropna()fillna()replace()interpolate() 使用isnull()和notnull()检查缺少的值 为了检查Pandas DataFrame中缺少的值,我们使用了一个函数isnull()和...
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()/pad() #用缺失值的前一个值填充 bfill()/backfill() #用缺失值的后一个值填充 replace() #替换Series或DataFrame中的指定值 ...
# 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([...
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) ...
# Fill missing values in the dataset with a specific valuedf = df.fillna(0)# Replace missing values in the dataset with mediandf = df.fillna(df.median())# Replace missing values in Order Quantity column with the mean of Order Quantitiesdf['Order Quantity'].fillna(df["Order Quantity"]....