1. 计算空值个数 计算空值的个数,采用pandas中的isnull()函数,它可以直接判断每一个数据知否是空值,返回的是bool变量,继而df.isnull().sum()即可判断每一列的空值总数。如下代码所示。 input_file = "E:\\attr.csv" df = pd.read_csv(input_file, header=0, encoding='utf-8') print(df.isnull()...
行或列,都可以只传入单个值,实现精确匹配 查询一个单元格,只会返回一个数字值 #查询一个单元格,只会返回一个数字值 df.loc['2018-01-01','bWendu'] 1. 2. 对于列的筛选,会产生一列,得到一个Series #对于列的筛选,会产生一列,得到一个Series df.loc['2018-01-01',['bWendu','yWendu']] 1. 2...
统计空值数量是数据预处理过程中非常常见的操作,pandas库提供了多种方法来实现这一功能。通过使用isnull()和isna()方法,可以轻松统计DataFrame中每一列的空值数量。 isnull()方法:这是pandas库中最常用的方法之一。使用DataFrame.isnull()会返回一个与原DataFrame形状相同的布尔型DataFrame,其中True表示对应位置为空值,...
给定一个 DataFrame,我想计算每行的零个数。我如何用 Pandas 计算它? 这就是我目前所做的,它返回零索引 def is_blank(x): return x == 0 indexer = train_df.applymap(is_blank) 原文由 erogol 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 pythonpandas 有用关注收藏 回复 阅读624 2 个回答 得票最新 社...
2.1.5 删除已一半以上为空值列 print(df.dropna(axis = 'columns',how = 'all',thresh = 0.5 * len(df))) 1. 因为'Address'和'Phone'两列空值都超过了2个(行数的一半),所以删除。 2.2 填空 使用df.fillna()进行填空,对特定的行(列)直接指定行(列)进行填空。
1、检查是否有空值 isnull() 可将dataframe的数据转化为True或者False。 可以用来判断各个单元格是否为空。 # 将整个表中的非空值转化为True,空值转化为False# 返回值type: <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>print(df3.isnull()) # 检查任意一列是否又空值# 返回值type: <class 'pandas.core.series.Se...
在操作pandas的DataFrame的时候,常常会遇到某些列是字符串,某一些列是数值的情况,如果直接使用df_obj.apply(sum)往往会出错使用如下方式即可对其中某一列进行求和 dataf_test1['diff'].sum() // diff为要求和的列
上述代码段 aggfunc='count',表示对状态列中出现的每个值计数。 aggfunc还可以取值sum,mean等
筛选出dataframe中不含某一个或某几个字符串的列,相当于反选 df = df[~df['one'].isin(list)] 四. 缺失值的处理 缺失值可以删除也可以用均值或者0等数填充: df.fillna(df1.mean()) df.fillna(0) 删除缺失值时可以指定列: df = df.dropna(subset=['one','two']) ...