在Pandas 中,判断 DataFrame 中是否存在 NaN 值主要是利用isnull()方法。该方法返回一个布尔 DataFrame,指示各个位置是否含有缺失值。我们可以使用逻辑方法结合这些布尔值进行操作。以下是原理的代码示例: importpandasaspd# 创建 DataFramedata={'A':[1,2,float('nan')],'B':[float('
'Los Angeles','Chicago','Houston']}df=pd.DataFrame(data)# 创建DataFrame# 检查DataFrame中的缺失值nan_check=df.isnull()print(nan_check)# 输出缺失值布尔DataFrame# 检查是否存在任意NaN值exists_nan=df.isnull().any().any()# 输出结果
4 5 070205 林若溪 NaN NaN 91 95 83 269 NaN 21.2替换 既可以将对满足条件的行和列的数据替换,也可以对整个集合的数据按照条件进行替换。 df['总分'].replace(310,'x',inplace=True) 将总分列的数值“310”替换为“x”。inplace=True表示改变原数据。 df.replace(76,0,inplace=True) 将整个DataFrame中...
在我们日常接触到的Python中,狭义的缺失值一般指DataFrame中的NaN。广义的话,可以分为三种。 缺失值:在Pandas中的缺失值有三种:np.nan (Not a Number) 、 None 和 pd.NaT(时间格式的空值,注意大小写不能错) 空值:空值在Pandas中指的是空字符串""; 最后一类是导入的Excel等文件中,原本用于表示缺失值的字符“...
在Python 3.6中,Dataframe是pandas库中的一个数据结构,用于处理和分析数据。Dataframe是一个二维表格,类似于Excel或SQL中的表格,可以存储和操作具有不同数据类型的数据。 nan是Dataframe中的一个特殊值,表示缺失或无效的数据。它是"not a number"的缩写,用于表示数据缺失或无效的情况。在Dataframe中,nan可以用来表示空...
Python中识别DataFrame中的nan # 识别python中DataFrame中的nan for i in pfsj.index: if type(pfsj.loc[i]['WZML']) == float: print('float value is′.format(pfsj.loc[i][′WZML′]))eliftype(pfsj.loc[i][′WZML′])==str:print(′strvalueis′.format(pfsj.loc[i][′WZML′]))elif...
Python中识别DataFrame中的nan Python中识别DataFrame中的nan # 识别python中DataFrame中的nan for i in pfsj.index: if type(pfsj.loc[i]['WZML']) == float: print('float value is ′.format(pfsj.loc[i][′WZML′])) eliftype(pfsj.loc[i][′WZML′])==str: print(′strv...
3、DataFrame运算 3.1 算术运算 3.2 逻辑运算 4、Pandas画图 4.1 pandas.DataFrame.plot 4.2 pandas.Series.plot 5、文件读取与存储 5.1 CSV 5.2 HDF5 5.3 JSON 6、高级处理-缺失值处理 6.1 如何处理nan 6.2 电影数据的缺失值处理 7、高级处理-数据离散化 7.1 为什么要离散化 7.2 什么是数据的离散化 7.3 股票...
[nan, 2, 3] Note python has this really weird error if you define local variable in a function same name as the global variable, program will promptUnboundLocalError. child class object overrides parent class methods input: classfruit:defprint(self):print('a')defeat(self):print('b')classap...
python dataframe NaN处理方式 将dataframe中的NaN替换成希望的值 import pandas as pd df1 = pd.DataFrame([{'col1':'a', 'col2':1}, {'col1':'b', 'col2':2}]) df2 = pd.DataFrame([{'col1':'a', 'col3':11}, {'col1':'c', 'col3':33}])...