pandas库已经将None和np.nan视为缺失值。我们可以直接查看该数据框,当我们希望将特定值替换为NaN时,可以使用replace()方法。 # 替换数据框中的None为NaNdf=df.replace({None:pd.NA})# 将None替换为pandas的缺失值(pd.NA)print("缺失值替换为NaN后数据集:")print(df)# 打印替换后的数据集 1. 2. 3. 4....
步骤3:替换数据中的0为NA 接下来,我们可以使用replace方法将数据框中的0替换为NaN(缺失值)。在Pandas中,NaN是用来表示缺失值的标记。 # 将数据框中的0替换为NA(NaN)df.replace(0,pd.NA,inplace=True)# inplace=True表示直接在原数据框上进行替换print("替换后数据框:")print(df)# 输出替换后的数据框 1...
import pandas as pd import numpy as np # 创建一个包含'NA'字符串的DataFrame df = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 'NA', 4], 'B': ['NA', 5, 6, 7] }) # 将'NA'字符串转换为NaN df.replace('NA', np.nan, inplace=True) # 使用fillna()方法填充缺失值 filled_df = df...
import pandas as pd # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('your_file.csv') # 替换空格、空、N/A、na和NA为NaN df.replace([' ', '', 'N/A', 'na', 'NA'], float('nan'), inplace=True) # 将处理后的数据写入新的CSV文件 df.to_csv('new_file.csv', index=False) 上述代...
GroupBy和dropna使用GroupBy函数，直接去除NA组，GroupBy中的NA组被自动排除。例如：输入函数：df2.groupby...
python pandas replace函数 在处理数据的时候,很多时候会遇到批量替换的情况,如果一个一个去修改效率过低,也容易出错。replace()是很好的方法。 1.基本结构: df.replace(to_replace, value) 前面是需要替换的值,后面是替换后的值。 这样会搜索整个DataFrame, 并将所有符合条件的元素全部替换。
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_position='last') 其中,常用的参数有: by:用于指定按照哪一列或多列进行排序,可以...
df2 = df[[‘c1’,’c2’]] 2.1.3 读取表格 import pandas as pd src = r'C:\Desktop\upload\考勤报表_1月.xlsx' 空值转换 df = pd.read_excel(src, keep_default_na=False) 新建/打开表格并设置表头 df = pd.read_excel(src,names=['c1','总人数','发送一次用户数']) 指定读取格式gbk,默...
:# concat 2 columns with strings if the last 3 letters of the first column are 'pil' mask = df['col_1'].str.endswith('pil', na=False) col_new = df[mask]['col_1'] + df[mask]['col_2'] col_new.replace('pil', ' ', regex=True, inplace=True) # replace the ...
8.数据替换:df['列名'].replace('原数据', '新数据') 三、数据处理 数据读取 1.数据表合并 1.1两表合并 合并列 df_inner=pd.merge(df1,df2,how='inner')#交集,类似sql语句inner join df_left=pd.merge(df1,df2,how='left')#类似sql语句left join df_right=pd.merge(df1,df2,how='right')#类似sq...