首先 CSV 只是一个普通的纯文本,字段类型是 Polars 解析数据之后推断出来的,在解析之前数据都被视为字符串,而 null_values 就是在此时完成的替换。 此时不仅原有的空数据被替换成了 null,"16" 也被换成了 null。另外 null_values 还可以是一个列表,支持接收多个字符串。 importpolarsaspl df = pl.read_csv...
(1)pd.notnull() # 判断是否是缺失值,是则返回False pd.notnull(movie) # 结果: Rank Title Genre Description Director Actors Year Runtime (Minutes) Rating Votes Revenue (Millions) Metascore 0 True True True True True True True True True True True True 1 True True True True True True True ...
或者我们将其中的“string_col”这一列转换成整型数据,代码如下 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df['string_col']=df['string_col'].astype('int') 当然我们从节省内存的角度上来考虑,转换成int32或者int16类型的数据, 代码语言:javascript ...
在Pandas 中,我们可以使用 df.isna()或df.isnull() 函数来检查指定的元素是否为缺失值。该函数可以返回一个与其形状相同的布尔类型数组。在该布尔类型数组中,每个 True 表示对应元素是缺失值(NAN/null),每个 False 表示对应元素不是缺失值。 也可以使用df.isna().sum()来检查DataFrame中每一列数据缺失值的个数...
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) ...
0 string_col 4 non-null object 1 int_col 4 non-null int64 2 float_col 4 non-null float64 3 mix_col 4 non-null object 4 missing_col 3 non-null float64 5 money_col 4 non-null object 6 boolean_col 4 non-null bool 7 custom 4 non-null object ...
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 ...
eval Evaluate a specified string explode() Converts each element into a row ffill() Replaces NULL values with the value from the previous row fillna() Replaces NULL values with the specified value filter() Filter the DataFrame according to the specified filter first() Returns the first rows ...
Another way of dealing with empty cells is to insert a new value instead.This way you do not have to delete entire rows just because of some empty cells.The fillna() method allows us to replace empty cells with a value:Example Replace NULL values with the number 130: import pandas as ...
s2 = s.str.replace("polar","pola") print(s2) from datetime import date start = date(2001, 1, 1) stop = date(2001, 1, 9) s = pl.date_range(start, stop, interval="2d", eager=True) print(s.dt.day) DataFrame 是一个二维数据结构,由一个或多个 Series 支持,可以看作是对一系列(...