设置fillValue 在上述示例代码中,我们并没有设置fillValue,因此默认情况下,未赋值的位置会被填充为0。如果我们希望将未赋值的位置填充为其他特定值,可以使用fillValue属性。 我们将fillValue设置为-9999,并修改上述代码如下: # 创建温度变量temperature_var=dataset.createVariable("temperature",np.float32,("time","...
FillValue用于表示缺失的数据。 # 定义一个变量temperature=ncfile.createVariable('temperature','f4',('time',),fill_value=-9999)# 设置变量的描述temperature.units='degrees Celsius'temperature.description='Temperature data' 1. 2. 3. 4. 5. 6. 在这里,我们创建了一个名为temperature的浮点型变量,并设...
fill_values = {'TitleC1':1111,'TitleC2':2222,'TitleC4':4444,'TitleC5':5555} data.fillna(value=fill_values, inplace=True) (7)填充拟合值(插值算法) 对于元素仅为数字的数据,缺失部分也可用插值算法填充,如线性插值、二次插值、三次插值、样条插值等。 data.interpolate(method='slinear',in...
fill()函数是用于填充数据的函数,常用于填充缺失值或者替换特定值。其语法为: DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None) 复制代码 参数说明: value:要填充的值,可以是标量、字典、Series或DataFrame。 method:指定填充方法,可选的值有"ffill"(用前一个非...
fill_value:缺失值填充值,默认为NaN,即不对缺失值做处理。注意这里的缺失值是指透视后结果中可能存在的缺失值,而非透视前原表中的缺失值。 margins:指定是否加入汇总列,默认为False。 margins_name:汇总列的列名,与margins配套使用,默认为‘All’,当margins为False时,该参数无作用。 dropna:是否删除汇总结果中全为...
fill_values = {'TitleC1':1111,'TitleC2':2222,'TitleC4':4444,'TitleC5':5555} data.fillna(value=fill_values, inplace=True) (7)填充拟合值(插值算法) 对于元素仅为数字的数据,缺失部分也可用插值算法填充,如线性插值、二次插值、三次插值、样条插值等。 data.interpolate(method='slinear',inplace=...
fill_value这个参数如果不做定义的话,空缺的数据会以NA的形式出现,所以一般情况下我们指定为0或“”(空) 完整代码 最后给大家一个完整的pd.pivot代码: data_pivot=pd.pivot_table(data,index=['希望出现在透视表列位置的列名称'],columns=[‘希望出现在透视表列行置的列名称'],values=['希望出现在透视表列...
2)通过add()方法,让两个一维数组相加,并将参数传入参数名fill_value。fill_value用来指定缺失值用哪个数值来填充。 数组相加时,是按照索引对应来相加,就类似join的条件on,用来指定哪个索引对应的值两两相加。对于一方没有的索引,相加后的值为NaN。 二、二维数据分析 ...
函数是 Python 中一个非常有用的内建函数，它可以将多个可迭代对象打包成一个元组的迭代器。当你有两个或更多的列表需要同时遍历时，zip()函数能够让你轻松地实现这一目的。每次迭代它会从每个可迭代对象中取出一个元素，将它们组合成一个元组。 9 1 2 3 4 list1=[1,2,3]list2=['a','b','c']...
mul(df2, fill_value=NaN是什么？元素级相乘，对齐时找不到元素默认用fill_value