使用pandas.concat()级联 1、匹配级联 和numpy.concatenate一样,优先增加行数(默认axis=0 ),numpy.concatenate(axis=1)的时候是水平的级联,numpy中没有index,和columns,所以只要行列相等就可以级联, 在pandas中,如果行 和 列不一致,但是shape相同,会级联成一个更大的df,不对应的值会填充NaN。 注意 纵向级联 axi...
'string': ['python','pandas','numpy']}) df[~df.isin([np.nan, np.inf, -np.inf]).any(axis=1)] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 2.2. 替换 inf 和 -inf 成 NaN, 然后选择非空的行数据 用df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan),把正负无穷为空值np.nan 再用df.notnull()...
使用Pandas库读取数据: 你需要使用Pandas库来读取你的数据,通常是从CSV文件、Excel文件或其他数据源。 python import pandas as pd # 假设你的数据存储在名为'data.csv'的CSV文件中 df = pd.read_csv('data.csv') 检查并定位列中的空值: 在替换空值之前,最好先检查一下该列中确实存在空值。你可以使用isnu...
假设我们有一个 DataFrame,其中包含一些空值和需要替换的特定值: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd import numpy as np # 创建示例 DataFrame data = { 'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': ['foo', 'bar', np.nan, 'baz'], 'C': [np.nan, 2, 3, 4] ...
在Python的Pandas库中,处理数据时经常会遇到空值问题。别担心,这里有一些超实用的方法来帮你解决!🔍 首先,你可以使用`pd.isnull()`函数来检查DataFrame中的空值,它会返回一个Boolean数组,告诉你哪些位置是空的。🚫 如果你想删除所有包含空值的行,可以使用`df.dropna()`函数,默认会删除所有含有空值的行。🔍...
在Python的pandas库中，处理空值（NaN）或缺失数据是一项常见的任务。以下是一些处理空值的方法：1. **...
填充(替换) data.fillna("-999") ts_code symbol name area industry list_date 0 000001.SZ 1.0 平安银行 深圳 银行 19910403 1 000002.SZ -999 万科A 深圳 全国地产 19910129 2 000004.SZ 4.0 ST国华 -999 软件服务 19910114 3 000005.SZ 5.0 ST星源 深圳 环境保护 19901210 data["area"].fillna("-...
pythonpandas消除空值和空格以及Nan数据替换⽅法 在⼈⼯采集数据时，经常有可能把空值和空格混在⼀起，⼀般也注意不到在本来为空的单元格⾥加⼊了空格。这就给做数据处理的⼈带来了⿇烦，因为空值和空格都是代表的⽆数据，⽽pandas中Series的⽅法notnull()会把有空格的数据也纳⼊进来，这样就...
importpandasaspd df = pd.read_csv("data.csv") df = df.fillna(0) 其中,0可以替换为其他值,例如均值、中位数等。 3、使用均值、中位数等统计量进行填充:可以使用 pandas 库中的 mean、median 等方法计算数据的均值、中位数等统计量,并使用这些统计量来填充数据中的空值。例如: ...