value:用于填充的空值的值。 method: {‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, default None。定义了填充空值的方法, pad / ffill表示用前面行/列的值,填充当前行/列的空值, backfill / bfill表示用后面行/列的值,填充当前行/列的空值。 axis:轴。0或’index’,表示按行删除;1或’colum...
set_index("name", inplace=True) df.sort_index(inplace=True) 按values排序 df.sort_values() 是Pandas 中 DataFrame 对象的一个方法,可以用于按照指定列或多列进行排序。下面是一个 df.sort_values() 的基本语法: df.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_...
df = pd.read_csv("/home/aistudio/data/data111257/austin_weather.csv",parse_dates={"Date":["Year","Month","Day"]}) df Date Location TempHighF TempLowF DewPointHighF DewPointAvgF \ 0 2013-12-21 2.0 74 45 67 49 1 2013-12-22 7.0 56 39 43 36 2 2013-12-23 6.0 58 32 31 ...
mean(axis=1)) #选择skipna=False可以禁用跳过Nan值 print("df.mean(axis=1,skipna=False):") print(df.mean(axis=1,skipna=False)) 结果: 排序 1、pandas.dataframe.sort_values DataFrame.sort_values(by,axis=0,ascending=True,inplace=False, kind='quicksort', na_position='last') Sort by ...
df = pd.DataFrame(data) # 检查缺失值 print("数据中的缺失值情况:") print(df.isna()) # 统计缺失值数量 print("\n每列的缺失值数量:") print(df.isna().sum()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. ...
print(df.fillna(method='pad')) # 用前面的值替换缺省值 print(df.fillna(method='backfill', limit=1)) # 用后面的值替换缺省值 print(df.fillna(value=df.mean())) # 所在列平均值填充 # 删除缺失值 print(df.dropna()) # 直接丢弃有NA的行记录 ...
#获取第二行、第三行,第一、二、三列的数据 df.iloc[[1, 2],[0, 1, 2]] # 仅取出第1行的数据 df.iloc[0] #索引全部行数据 df.iloc[:,[0, 1, 2]] #使用ix按索引标签和位置混合提取数据 df.ix[:'2021-03-26',:3] 3、条件筛选 #筛选性别为F的数据 df[df['性别']=='F'] df[(df...
df.fillna(value=,inplace=) #用value值填充na,返回填充后的结果数据df.dropna(axis=0,how='any',inplace=False) #axis=0即行,how有‘any’和‘all’两个选项,all表示所有值都为NA才删除df.drop(labels=0,columns=['col1'],axis=0,) #删除指定列,也可以删除行,axis作用不大 ...
>>> df.to_clipboard(sep=',', index=False) # doctest: +SKIP ... # Wrote the following to the system clipboard: ... # A,B,C ... # 1,2,3 ... # 4,5,6 Function02 to_csv(self, path_or_buf: 'FilePathOrBuffer[AnyStr] | None' = None, sep: 'str' = ',', na_rep: ...
df1.add(df2,fill_value=0) #出现Nan值填充为02.pandas.DataFrame和pandas.Series运算,如无指定按行运算,DataFrame的每一行分别与Seires进行运算frame = pd.DataFrame(np.arange(12.).reshape((4, 3)),columns=list('bde'),index=['Utah', 'Ohio', 'Texas', 'Oregon'])series3 = frame['d']frame....