使用df.iloc()赋值将返回NaN是因为df.iloc()是用于按照位置选择数据的方法,而不是用于赋值的方法。df.iloc()返回的是一个视图,而不是原始数据的副本。因此,对于使用df.iloc...
fillna()不允许浮点值 fillna()是一个用于填充缺失值的函数,它可以用于替换数据集中的NaN或null值。然而,fillna()函数在默认情况下不允许填充浮点值。 在使用fillna()函数时,可以通过指定参数来实现不同的填充方式。常用的参数包括: value:用于填充缺失值的标量值或字典。可以是一个具体的数值,也可以是一个字典,...
如果你想要将作为行的最小值的列名赋值给新列,可以使用 data.table 的apply() 函数结合 which.min() 函数来实现。以下是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 library(data.table) # 创建一个示例 data.table dt <- data.table( A = c(3, 1, 4), B = c(1, 5, 9), C = c(2, 6,...
因此,对于使用df.iloc()进行赋值操作,会导致原始数据不会被修改,而新赋的值将会被视为NaN。 如果想要赋值操作生效,可以使用df.loc()方法。df.loc()是基于标签进行选择和赋值的方法。通过指定行和列的标签,可以对指定位置进行赋值操作。 以下是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个...