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...
简介: Pandas基本操作:Series和DataFrame(Python) 1. Pandas介绍 Pandas是一个基于NumPy开发的工具库,用于数据处理和分析:如合并、分组、筛选和重塑数据等。Pandas的灵活性和高效性使其成为数据科学家、分析师和数据工程师的重要工具之一。 Series和DataFrame是Pandas的两种基本的数据类型,Series是一维的数据类型(可以理解...
这些运算通常是按照索引对应计算的,如果两个Series的索引不同,则结果中对应位置将填充为NaN(空值)。 需要注意的是,在进行Series运算时,需要确保两个Series的索引是可对齐的,否则可能会导致意外的结果。如果两个Series的索引不同,可以使用Pandas的reindex()方法或align()方法来进行索引对齐。 广告 Pandas数据分析快速上...
我们在模型训练中可以看到基本上到处都存在着Pandas处理，在最基础的OpenCV中也会有很多的Pandas处理，所以...
值是Series中存储的数据,可以是任何数据类型,包括数字、字符串、布尔值或更复杂的对象。 Series的每个值都与索引中的一个标签相关联。 值是可以更改的,你可以通过索引标签来访问和修改它们。 (3)索引的重要性 索引不仅用于标识数据,还可以用来进行高效的数据选择、过滤和对齐。
当遇到特别长的series,我们支取出前5条或后5条数据时可以直接使用.head()或.tail() ''' s5 = pd.Series(np.array([1, 5, 9, 7, 6, 4, 52...两者的数据类型不一样,None的类型为,而NaN的类型为; (2)可以使用pd.isnull(),pd.notnull(),或自带...''' # print(s12.isnull()) ''' 烽 ...
pandas库的Series属性中Series.hasnans的作用是如果我有任何nans，我会回来；实现各种性能加速 ...
它应该起作用：
11.把 Series 里的列表转换为 DataFrame df = pd.DataFrame({'列1':['a','b','c'],'列2':[[10,20], [20,30], [30,40]]}) df df_new = df.列2.apply(pd.Series) pd.concat([df,df_new], axis='columns') 12.用多个函数聚合 orders = pd.read_csv('data/chipotle.tsv', sep='\...
1 NaN 2 B 3 C dtype: category Categories (3, object): [B, C, D](4)删除数据中没有出现的类别,remove_categories只能删除某一特定的类别,并不能确定哪些类别并未使用过1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 >>> s2 0 C 1 A 2 B 3 C dtype: category Categories (4, object): ...