pandas提供了isnull函数来检测空值,它返回一个布尔类型的DataFrame,其中空值为True,非空值为False。 missing_values=data.isnull() 1. 4. 替换空值 一旦我们检测到了空值,我们可以使用replace方法来替换它们。replace方法接受两个参数:要替换的值和替换后的值。我们可以使用空字符串或其他
printdf.isnull().values.any()# 检测是否有缺失值 Out: True# True表示有缺失值 计算所有缺失值的总数: # Total number of missing values printdf.isnull().sum().sum() Out: 8# 共有8个缺失值 7. 缺失值替换 用单一值替换缺失值: # Replace missing values with a number df['ST_NUM'].fillna...
printdf.isnull().values.any()# 检测是否有缺失值 Out: True# True表示有缺失值 计算所有缺失值的总数: # Total number of missing values printdf.isnull().sum().sum() Out: 8# 共有8个缺失值 7. 缺失值替换 用单一值替换缺失值: # Replace mi...
# creating bool series True for NaN values bool_series = pd.notnull(data["Gender"]) # filtering data # displayind data only with Gender = Not NaN data[bool_series] 产出: 如输出映像所示,只有具有Gender = NOT NULL都会显示。 使用fillna(), replace()和interpolate() 使用fillna(), replace()...
# Replace missing values with a number df['ST_NUM'].fillna(125, inplace=True) # 125替换缺失值 1. 2. 或者可以用赋值的方式: # Location based replacement df.loc[2,'ST_NUM'] = 125 1. 2. 用该列的中值替换缺失值: # Replace using median ...
fill_value :scalar, default None Value to replace missing values with margins : boolean, default False Add all row / columns (e.g. for subtotal / grand totals) dropna :boolean, default True Do not include columns whose entries are all NaN ...
# replace missing values with the median.med = df['life_sq'].medianprint(med)df['life_sq'] = df['life_sq'].fillna(med) 此外,我们还可以对所有数值特征一次性应用同样的填充策略。 # impute the missing values and create the missing value indicator variables for each numeric column.df_numeric...
def check_missing_data(df):# check for any missing data in the df (display in descending order) return df.isnull().sum().sort_values(ascending=False)删除列中的字符串 有时候，会有新的字符或者其他奇怪的符号出现在字符串列中，这可以使用df[‘col_1’].replace很简单地把它们处理掉。def re...
(5)使用replace()函数替换通用值代码如下:importpandasaspddata1={'date':pd.Series(['2022/1/1','2022/1/2','2022/1/3','2022/1/4','2022/1/5']),'highT':pd.Series([12,15,66,12,7]),'lowT':pd.Series([1,4,8,88,5]),'AQI':pd.Series([167,145,123,212,999])}df5=pd....
import numpy as np df['Age'] = df['Age'].replace('-', np.NaN) df['Age'] = df['Age'].replace('na', np.NaN) df["Age"].head(10) ### ### Option 2 ### missing_values = ["na", "-"] df2 = pd.read_csv("modified_titanic_data.csv", na_values = missing_values) df2...