在其他地方，我有另一个int-column，我想将其格式化为{:1f}，但它有时也包含NaN，因为我使用=IFERROR...
dtype: int64'''#字典类型传递索引时 索引时需要将索引标签与字典中的值一一对应 当传递的索引值无法找到与其对应的值时,使用 NaN(非数字)填充s2_dict = pd.Series(data, index=['a','b','c','d'])print(f'传递索引\n{s2_dict}')'''传递索引 a 0 b 1 c 2 d NaN dtype: int64''' 3)标量...
Series是一种类似于一维数组的对象,它由一组数据(不同数据类型)以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成。 1.1 仅有数据列表即可产生最简单的Series In [2]: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 s1 = pd.Series([1,'a',5.2,7]) In [3]: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 # ...
trade_date 21 non-null object open 21 non-null float64 high 21 non-null float64 low 21 non-null float64 close 21 non-null float64 pre_close 21 non-null float64 change 21 non-null float64 pct_chg 21 non-null float64 vol 21 non-null float64 amount 21 non-null float64 dtypes: flo...
在Pandas 中,我们可以使用 df.isna()或df.isnull() 函数来检查指定的元素是否为缺失值。该函数可以返回一个与其形状相同的布尔类型数组。在该布尔类型数组中,每个 True 表示对应元素是缺失值(NAN/null),每个 False 表示对应元素不是缺失值。 也可以使用df.isna().sum()来检查DataFrame中每一列数据缺失值的个数...
要将其替换为pandas能够理解的NA值,我们可以利⽤replace来产⽣⼀个新的Series(除⾮传⼊inplace=True): In [62]: data.replace(-999, np.nan) Out[62]: 0 1.0 1 NaN 2 2.0 3 NaN 4 -1000.0 5 3.0 dtype: float64 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 如果你希望⼀次性替换多个值,可...
使用replace进行数据清理:替换DataFrame中的值。 df=df.replace({'old_value':'new_value'}) 删除具有缺失值的列:删除具有一定百分比缺失值的列。 df=df.dropna(axis=1,thresh=int(0.9*len(df))) DataFrame内存使用情况:检查DataFrame的内存使用情况。
isnull sparse first_valid_index combine_first ewm notnull empty mask truncate to_csv bool at clip radd to_markdown value_counts first isna between_time replace sample idxmin div iloc add_suffix pipe to_sql items max rsub flags sem to_string to_excel prod fillna backfill align pct_change ...
s.replace('a', 'b') a替换成b 返回新的字符串 s.strip() 删除两端空格 s.rstrip() 删除右端空格 s.lstrip() 删除左端空格 s.strip('=') 删除两端= s.rstrip('=') 删除右端= s.lstrip('=') 删除左端= s.stratwith('x') 是否以x开始 ...
5 encode(encoding='UTF-8',errors='strict') 以 encoding 指定的编码格式编码字符串,如果出错默认报一个ValueError 的异常,除非 errors 指定的是'ignore'或者'replace' 6 endswith(suffix, beg=0, end=len(string)) 检查字符串是否以 obj 结束,如果beg 或者 end 指定则检查指定的范围内是否以 obj 结束,...