使用where函数替换缺失值为对应学生的平均分。 下面是示例代码: data={'Name':['Alice','Bob','Cathy','David'],'Score':[85,None,90,None],'AvgScore':[87,88,92,89]}df=pd.DataFrame(data)mask=df['Score'].isnull()df['Score']=df['Score'].where(~mask,df['AvgScore'])print(df) 1. ...
data[np.abs(data)>2.any(1)] #找出绝对值大于2的行 data[np.abs(data)>2]=0 #将异常值设置为0
在运行程序时，可能需要根据不同的条件，输入不同的命令行选项来实现不同的功能。目前有短选项和长选项...
此外，pandas.DataFrame.where方法允许你基于特定条件进行更复杂的替换。例如，你可以将所有小于0的值替换为0，所有大于10的值替换为10：python df = df.where(df < 0, 0) # 将所有小于0的值替换为0 df = df.where(df > 10, 10) # 将所有大于10的值替换为10 总之，pandas.DataFrame.wher...
# 分割DataFrame并修改值 df_slice = df.loc[1:2, 'A'] df_slice.loc[1] = 10 在上述代码中,我们使用loc方法对DataFrame进行切片操作,选择了索引为1到2的行和列名为'A'的列。然后,我们可以通过对切片对象进行索引操作,修改切片中的值。 查看修改后的DataFrame: ...
asof(where[, subset]) 返回where之前没有NaN的最后一行。 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...
1、pythondataframe替换_python根据条件替换PandasDataframe中的值我有一个带有一些数值的数据帧列我希望根据给定条件将这些值替换为1和0.条件是如果该值高于列的平均值,则将数值更改为1,否则将其设置为0.这是我现在的代码:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspddataset=pd.read_csv('data.csv'...
1.查看DataFrame前xx行或后xx行 a=DataFrame(data); a.head(6)表示显示前6行数据,若head()中不带参数则会显示全部数据。 a.tail(6)表示显示后6行数据,若tail()中不带参数则也会显示全部数据。 2.查看DataFrame的index,columns以及values a.index ; a.columns ; a.values 即可 ...
后面我们会接触到的很多方法,包括DataFrame对象的很多方法都会有这个参数,它们的意义跟这里是一样的。 Series对象的mask()和where()方法可以将满足或不满足条件的值进行替换,如下所示。 代码: ser5=pd.Series(range(5))ser5.where(ser5>0) 输出: 0 NaN...
} #数据转换 df = pd.DataFrame(data)# 写入到 CSV 文件 df.to_csv('data.csv', index=False)#...