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。
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...
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法,它可以接收各种各样的函数(Python内置的或自定义的),处理方式很灵活,完成各种复杂的需求。他的实际作用是将函数作为一个对象,通过apply的调用对DataFrame里的数组元素应用这个函数。 只...
将DataFrame数据插入数据库 在处理了DataFrame中的None值之后,我们可以将处理过的数据插入到数据库中。在这里,我们使用Python中的SQLAlchemy库来连接数据库并插入数据。 fromsqlalchemyimportcreate_engine# 创建数据库连接engine=create_engine('sqlite:///data.db')# 将DataFrame数据插入数据库df.to_sql(name='table...
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') ...
在Python中,可以使用-1来替换None。None是Python中表示空值或缺失值的特殊对象,而-1是一个整数值。如果想要将None替换为-1,可以使用条件语句或三元表达式来实现。 以下是一种常见的替换方法: 代码语言:txt 复制 value = None if value is None: value = -1 或者使用三元表达式: 代码语言:txt 复制 value = ...
2 F None None 3 None None None 4 None None None 5 None None None Now select those rows where the all the values in a row is not null. So we can use~pd.isnull(pm).all(1)(Here~is not operator which will covert false to true and vise versa). Which will give ...
I have a pandas dataframe. It has some None values. I am trying to replace them with an empty string. Here is the code that I have written already. data = pd.read_csv("./Drugs/drugsComTrain_raw.csv", skipinitialspace = True) data["condition"] = data["condition"].fillna(value=np...
Note: this will modify any other views on this object (e.g., a no-copy slice for a column in a DataFrame). In-place (就地运算) 是直接更改给定变量的内容而无需复制的运算。因此方法 fillna 无返回值 (也就是 None ), 所以 aa 为 None; 而代入的变量 df1, 在 fillna 方法后,内容直接被改变...