您可以使用df.replace('pre', 'post')并且可以将一个值替换为另一个值,但是如果您想替换为None值,则无法完成此操作,如果您尝试,您会得到一个奇怪的结果. 所以这是一个例子: df= DataFrame(['-',3,2,5,1,-5,-1,'-',9])df.replace('-',0) 返回成功的结果。 但, df.replace('-',None) 返回...
我有一个 Spark 1.5.0 DataFrame ,在同一列中混合了 null 和空字符串。我想将所有列中的所有空字符串转换为 null ( None ,在 Python 中)。 DataFrame 可能有数百列,因此我试图避免对每一列进行硬编码操作。
1. replace 单值转换,将Nan 替换成 -9999 df.replace(np.nan, -9999) 1. 多值转化,将想替换的元素放在一个 [ ] 里就行 df.replace([np.nan, 0], -9999) 1. 2. apply replace可以进行简单的数据替换,但如果想进行更为复杂的操作replace是无法完成的。 然而对DataFrame而言,apply是非常重要的数据处理方...
from pandas import Series, DataFrame # 1、查找缺失值 # 对于数值数据,pandas使用浮点值NaN(Not a Number)表示缺失数据。 string_data = pd.Series(['aardvark', 'artichoke', np.nan, 'avocado']) string_data string_data.isnull() # Python内置的None值在对象数组中也可以作为NA: ...
字典替换是指将DataFrame中的特定值替换为字典中对应的值。在Python中,可以使用pandas库的replace()方法来实现字典替换操作。 replace()方法的基本语法如下: 代码语言:txt 复制 DataFrame.replace(to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad') ...
df2 = pd.DataFrame([{'col1':'a','col3':11}, {'col1':'c','col3':33}])data= pd.merge(left=df1, right=df2, how='left', left_on='col1', right_on='col1') printdata# 将NaN替换为None printdata.where(data.notnull(), None) ...
frompandasimportSeries,DataFrame importnumpyasnp 数据类型? None是一个python特殊的数据类型, 但是NaN却是用一个特殊的float In[3]: type(None) Out[3]: NoneType In[4]: type(NaN) Out[4]: float 能作为dict的key? In[5]: {None:1} Out[5]: ...
在Python中,要替换DataFrame中的字符串,可以使用replace()方法。该方法用于将DataFrame中的指定字符串替换为新的字符串。replace()方法可以接受多种参数形式,以满足不同的替换需求。 replace()方法的语法如下: 代码语言:txt 复制 DataFrame.replace(to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=...
1按列删除数据【例】请构建如下DataFrame数据并利用Python删除下面DataFrame实例的第四列数据。关键技术:该案例中,使用DataFrame的drop()方法,删除数据中某一列。drop()方法的参数说明如下:labels:表示行标签或列标签。axis: axis=0,表示按行删除,axis=1,表示按列删除。默认值为0。index:删除行,默认为None。columns...