1.dropna()方法: 此方法会把所有为NaN结果的值都丢弃,相当于只计算共有的key索引对应的值: importpandas as pd s1= pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a','b','c','d']) s2= pd.Series([10, 20, 30, 40], index=['c','d','e','f']) s3= s1+s2print(s3)#结果:a NaN b NaN...
'Batmobile','Bullwhip'],"born":[pd.NaT,pd.Timestamp("1940-04-25")pd.NaT]})>>>df name toy born0AlfredNaNNaT1Batman Batmobile1940-04-252Catwoman Bullwhip NaT # Drop the rows where at least one element is missing.>>>df.dropna()name toy born1Batman Batmobile1940-04-25# Drop the colu...
>>> new_frame = frame.drop('a')>>>new_frame one two three four b4 5 6 7c8 9 10 11d12 13 14 15 >>> new_frame2 = frame.drop(['two','four'],axis = 1)>>>new_frame2 one three a 02b4 6c8 10d12 14 索引、选取和过滤 Series的索引,既可以是类似NumPy数组的索引,也可以是自定...
可以使用isnull()或isna()方法来检查数据中的缺失值，使用该方法会返回一个布尔型 Series，其中 True ...
Series['索引'] = 新值(类似字典添加值) 五、删除 Series.drop("索引")(drop 值不行) 六、Series 转换为其它数据结构 转成DataFrame:dfFromSeries =Series. to_frame() 转成Dict :dictFromSeries =Series.to_dict() 七、序列的特殊操作 7.1 序列运算 ...
index.tolist()找出值为填充值所在行的索引 drop根据索引干掉对应的行 df['A']=df['A'].fillna(999999)find_index=df[(df.A==999999)].index.tolist()find_index[0,2,3]d e f a1.06.53.0d6.53.0NaNdf.drop(find_index)ABCD13.04.0NaN1...
当pandas.Series将int64s转换为NaNs时,会将int64类型的数据转换为浮点型数据,并将其值设置为NaN(Not a Number)。NaN是一种特殊的浮点数,表示缺失或无效的数据。 这种转换通常发生在数据清洗和处理过程中,当遇到缺失值或无效值时,可以使用NaN来表示。NaN的引入可以帮助我们更好地处理数据,例如在统计分析、...
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# 符合条件的为NaN df.mask(s > 80) 4、df.lookup # 行列相同数量,返回一个array df.lookup([1,3,4], ['Q1','Q2','Q3'])# array([36, 96, 61]) df.lookup([1], ['Q1'])# array([36]) 数据迭代 1、迭代Series # 迭代指定的列 ...
大小不变性:Series 的大小在创建后是不变的,但可以通过某些操作(如 append 或 delete)来改变。 操作:Series 支持各种操作,如数学运算、统计分析、字符串处理等。 缺失数据:Series 可以包含缺失数据,Pandas 使用NaN(Not a Number)来表示缺失或无值。 自动对齐:当对多个 Series 进行运算时,Pandas 会自动根据索引对齐...