1、删除存在缺失值的:dropna(axis='rows') 注:不会修改原数据,需要接受返回值 2、替换缺失值:fillna(value, inplace=True) value:替换成的值 inplace:True:会修改原数据,False:不替换修改原数据,生成新的对象 pd.isnull(df), pd.notnull(df) 判断数据中是否包含NaN: 存在缺失值nan: (3)如果缺失值没有...
df['foo'] = 100 # 增加一列foo,所有值都是100df['foo'] = df.Q1 + df.Q2 # 新列为两列相加df['foo'] = df['Q1'] + df['Q2'] # 同上# 把所有为数字的值加起来df['total'] =df.select_dtypes(include=['int']).sum(1)df['total'] =df.loc[...
输出结果如下: 从以上输出结果可以知道, DataFrame 数据类型一个表格,包含 rows(行) 和 columns(列): 还可以使用字典(key/value),其中字典的 key 为列名: 实例- 使用字典创建 importpandasaspd data=[{'a':1,'b':2},{'a':5,'b':10,'c':20}] df=pd.DataFrame(data) print(df) 输出结果为: a ...
import ioimport requests# I am using this online data set just to make things easier for you guysurl = "https://raw.github.com/vincentarelbundock/Rdatasets/master/csv/datasets/AirPassengers.csv"s = requests.get(url).content# read only first 10 ...
value_counts() 数据描述: 对于有数字数据的列,我们有一个非常整洁的功能,将显示许多有用的统计数据: df["release_year"].describe() 这里有一些其他的简洁高效的函数,可以尝试一下:group by, min(), max(), mean(), sum()。 3. 数据可视化 数据可视化能够让我们更加直观的去理解和分析数据,因此,在数据...
dfmi['one']['second'] = value # becomes dfmi.__getitem__('one').__setitem__('second', value) 看到里面的__getitem__了吗?除了简单情况外,很难预测它是否会返回视图或副本(它取决于数组的内存布局,关于这一点,pandas 不做任何保证),因此__setitem__是否会修改dfmi或立即被丢弃的临时对象。这...
skip_rows 有时候数据文件不是从第一行开始的,因为一些用户可能会在开头写一些描述之类的,几行之后才是表头和数据。那么通过 skip_rows 参数可以跳过指定的行数,比如第三行是表头,就指定 skip_rows 为 2,跳过前两行。 importpolarsaspl df = pl.read_csv("girl.csv", skip_rows=2)print(df)""" ...
6、value_counts () 计算相对频率,包括获得绝对值、计数和除以总数是很复杂的,但是使用value_counts,可以更容易地完成这项任务,并且该方法提供了包含或排除空值的选项。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df=pd.DataFrame({"a":[1,2,None],"b":[4.,5.1,14.02]})df["a"]=df["a"]...
missing values in the 'Customer Zipcode' columndf['Customer Zipcode'].isnull().sum()# Check what percentage of the data frame these 3 missing values representprint(f"3 missing values represents {(df['Customer Zipcode'].isnull().sum() / df.shape[0] * 100).round(4)}% of the rows ...
s.value_counts(sort = False) # 也可以这样写:pd.value_counts(sc, sort = False), sort=False是不排序,sort默认为True降序。>>> sc = s.value_counts(sort = False) # 也可以这样写:pd.value_counts(sc, sort = False) >>> print(sc) # 得到一个新的Series,计算出不同值出现的频率; # sort...