代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 连续空值,最多填补3个print(d.fillna(method='ffill',axis=0,limit=3)) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 每条轴上,最多填补3个print(d.fillna(value=-1,axis=0,limit=3))
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 3), index=['a', 'c', 'e'],columns=['one', 'two', 'three']) df = df.reindex(['a', 'b', 'c']) print(df) print("\nNaN replaced with '0':") print(df.fillna(0)) 1. 2. 3. 4. 5. 6...
importpandas as pd df= pd.DataFrame(index=[0,1,2,3,4,5],columns=['one','two'])print(df)print('\n')print(df['one'].sum()) 输出结果: one two 0 NaN NaN 1 NaN NaN 2 NaN NaN 3 NaN NaN 4 NaN NaN 5 NaN NaN 0 三、填充缺少数据 Pandas提供了各种方法来清除缺失的值。fillna()...
print(df.fillna(method='ffill')) 3)使用字典按列替换NaN元素 importpandasaspdimportnumpyasnp df = pd.DataFrame([[np.nan,2, np.nan,0], [3,4, np.nan,1], [np.nan, np.nan, np.nan,5], [np.nan,3, np.nan,4]], columns=list('ABCD')) values = {'A':0,'B':1,'C':2,'D'...
python fill python fillna(0) 基于pandas的数据清洗: 处理空值操作: isnull :df.isnull()--检测出原始数据中哪些行中存在空值 notnull: any:可以帮助我们检测df中哪些行列中存在空值,必须配合isnull使用:isnull->any(axis=1) all:也可以帮助我们检测元数据中哪些行列中存在空···值,必须配合notnull使用:...
昨天,我们学习了pandas中的dropna方法,今天,学习一下fillna方法。 该方法的主要作用是实现对NaN值的填充功能。该方法主要有3个参数, 分别是:value,method,limit等。其余参数可以通过调用help函数获取信息。…
Pandas 的DataFrame.fillna(~)方法用指定值或填充规则填充NaN(缺失值)。 参数 1.value|scalar或dict或Series或DataFrame|optional 要替换NaN的值。如果指定了dict或Series,则键/索引是列标签,值是填充符。 2.method|None或string|optional 填充NaN的规则: ...
inventory_filled = inventory.fillna(0) 或者用库存平均值填补 inventory['库存'].fillna(inventory['库存'].mean(), inplace=True) ``` 删除重复项(一键去重爽翻天): python clean_data = sales_data.drop_duplicates(subset=['产品']) ▶️ 数据变形大师 ...
Python3 pandas (6)计数value_counts() pandas 的value_counts()函数可以对Series里面的每个值进行计数并且排序。 现有一个DataFrame 如果我们想知道,每个区域出现了多少次,可以简单如下: 每个区域都被计数,并且默认从最高到… 曹骥发表于pytho... 【译】Python 数据科学速查表-Python基础与进阶、导入数据及Jupyter...
Python 是一种用于进行数据分析的出色语言,主要是因为以数据为中心的 Python 包的奇妙生态系统。 Pandas 就是其中之一,它使导入和分析数据变得更加容易。 有时csv 文件有空值,稍后在 DataFrame 中显示为 NaN。就像 Pandas 一样dropna()方法管理和删除 DataFrame 中的空值,fillna()管理并让用户用他们自己的一些值替...