开始创建DataFrame查看原始DataFrame填充空值为0查看填充后的DataFrame结束 状态图 比较复杂的操作,或许我们还需要使用状态图来表示填充空值的状态变化。 原始数据填充空值为0更新数据OriginalDataFillWithZeroUpdatedData 总结 在数据分析过程中,缺失值的存在是不可避免的。使用Pandas库,我们可以轻松地对DataFrame的某一列进行...
通过如下代码,可以构造一个包含缺失值的DataFrame。这里用到一个小技巧,首先我们通过numpy的random方法构造了一个包含随机值的DataFrame,然后,用reindex方法添加了几个新的index,这样DataFrame里新增行的初始值就是NaN了。后面我们都通过这种方法,在原始DataFrame的基础上构造包含缺失值的DataFrame。 代码: import pandas as...
随后,我们使用pd.read_csv方法读取输入文件,并将数据存储于df中。 接下来,我们使用pd.to_datetime方法将df中的时间列转换为日期时间格式,并使用set_index方法将时间列设置为DataFrame的索引。 随后,计算需要填补的日期范围——我们将字符串'2021001'转换为日期时间格式并作为结束日期,将字符串'2021365'转换为日期时间...
接下来,使用reindex方法对DataFrame进行重新索引,以包含完整的日期范围,并使用0填充缺失值。其次,使用reset_index方法将索引列还原为普通列,并使用dt.strftime方法将时间列转换回字符串格式。 最后,我们使用drop方法删除第一列(否则最终输出的结果文件的第一列是前面的索引值,而不是time列),并将最后一...
a[6,0]=100.0d=pd.DataFrame(data=a)print(d) 代码语言:javascript 复制 #用0填补空值print(d.fillna(value=0)) 代码语言:javascript 复制 # 用前一行的值填补空值print(d.fillna(method='pad',axis=0)) 代码语言:javascript 复制 # 用后一列的值填补空值print(d.fillna(method='backfill',axis=1)) ...
assign(**kwargs) 将新列分配给DataFrame。 astype(dtype[, copy, errors]) 将pandas对象转换为指定的dtype。 at_time(time[, asof, axis]) 选择特定时间的值(例如,上午9:30)。 backfill(*[, axis, inplace, limit, downcast]) (已弃用)使用下一个有效观察值来填充NA/NaN值。 between_time(start_time...
b NaN NaN NaNa 0.0 1.0 2.0 frame = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)),index=['a','c','d'], columns=['Ohio','Texas','California']) frame2 = frame.reindex(['c','b','a','d']) # 重命名索引,若有原索引,则修改顺序 print(frame2) data = frame2.drop('d',axis=0...
import pandas as pd import numpy as np # 创建一个示例DataFrame data = { 'A': [1, 2, np.nan, 4, 5, np.nan, 7], 'B': [np.nan, 2, 3, np.nan, 5, 6, 7] } df = pd.DataFrame(data) # 定义一个函数来计算邻近点的均值并填充空值 def fill_with_neighbors_mean(series): fill...
backward fill: TO do those in code, we can use numpy's 'fillna()' mathod: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.fillna.html?highlight=fillna#pandas.DataFrame.fillna """Fill missing values"""importnumpy as npimportpandas as pdimportmatplotlib.pyplot as pltimp...
(14.3)使用fill_value填充 015,聚合操作 (15.1)DataFrame聚合函数 (15.2)多层索引聚合操作 016,数据合并concat (16.1)简单级联 忽略行索引 ignore_index 使用多层索引 keys (16.2)不匹配级联 外连接:补NaN(默认模式) 内连接:只连接匹配的项 017,数据合并merge合并1 (17.1)一对一合并 (17.2)多对一合并 (17.3)...