columns, fill_value = 0) 重建索引后的frame1 4.4 函数应用和映射 函数应用可以对全部数据或某一列、某一行进行操作。 Numpy的通用函数(逐元素数组方法)对pandas对象也有效。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 frame = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3), columns = list('abc'),...
另外一个优势就是可以填补缺失值。 语法: 数据框名.add/sub/mul/div(other, axis='columns', fill_value=None) REMARK:fill_value填补的是发生计算前某一个对象对应NA的值,并不是计算后的NA值变成0. df = pd.DataFrame(np.arange(6).reshape(2,3), columns=['A', 'B', 'C'], index=[1, 2])...
对数据进行分组,将数据分成q组,一般会与value_counts搭配使用,统计每组的个数 series.value_counts():统计每个分组中有多少数据。 # 自行分组 qcut = pd.qcut(p_change, 10) # 计算分到每个组数据个数 qcut.value_counts() # 运行结果: (5.27, 10.03] 65 (0.26, 0.94] 65 (-0.462, 0.26] 65 (-10.0...
fillna（0）用0对缺失值进行填充。df1=df[df.isnull().values==True] df1.fillna(0)limit用来限...
我们也可以使用 key/value 对象,类似字典来创建 Series: 实例 importpandasaspd sites={1:"Google",2:"Runoob",3:"Wiki"} myvar=pd.Series(sites) print(myvar) 输出结果如下: 从上图可知,字典的 key 变成了索引值。 如果我们只需要字典中的一部分数据,只需要指定需要数据的索引即可,如下实例: ...
df.dropna(axis=1, how='any')# 列里有缺失值就丢掉 df.fillna(value=0)# 将缺失值填为0 df.isnull()# 整个df是否有缺失值的情况,返回结果是df np.any(df.isnull())=True)# 只要包含有缺失值就返回True,结果是一个bool值 欢迎转载博客文章,转载请标明出处!
in Series.__getitem__(self, key) 1118 return self._values[key] 1120 elif key_is_scalar: -> 1121 return self._get_value(key) 1123 # Convert generator to list before going through hashable part 1124 # (We will iterate through the generator there to check for slices) 1125 if is_iterato...
Series 结构,也称 Series 序列,是 Pandas 常用的数据结构之一,它是一种类似于一维数组的结构,由一组数据值(value)和一组标签组成,其中标签与数据值之间是一一对应的关系。 Series 可以保存任何数据类型,比如整数、字符串、浮点数、Python 对象等,它的标签默认为整数,从 0 开始依次递增。Series 的结构图,如下所示...
# create a dataframedframe = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3), columns=list('bde'), index=['India', 'USA', 'China', 'Russia'])#compute a formatted string from each floating point value in framechangefn = lambda x: '%.2f' % x# Make...
数据量大的情况下,有些字段存在空值 NaN 的可能,这时就需要使用 Pandas 中的 isnull 函数进行查找。比如,我们输入一个数据表如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 姓名 语文 英语 数学 张飞6665关羽958598赵云959296黄忠908877典韦809090 ...