将NA 替换为指定值 用法 replace_na(data, replace, ...) 参数 data DataFrame 或向量。 replace 如果data 是DataFrame ,则 replace 采用命名的值列表,其中每列有一个值需要替换缺失值。 replace 中的每个值都将转换为 data 中用作替换的列的类型。 如果data 是向量,则replace 采用单个值。该单个值替换...
类型似乎与replace_na冲突;这里bye bye可能需要是数字：
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百度试题 结果1 题目下列哪个函数可以将DataFrame中的空值替换为指定的值: A. fill_na() B. replace_na() C. fillna() D. replacena() 相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏
Besides thedplyr::coalesce()function can also be used to replace the NAs in a very tricky way, although it’s used to find the first non-missing element in common. data %>% mutate(num1 = coalesce(num1, 0)) Reference R– Replace NA with Empty String in a DataFrame ...
publicMicrosoft.Spark.Sql.DataFrameReplace(System.Collections.Generic.IEnumerable<string> columnNames, System.Collections.Generic.IDictionary<bool,bool> replacement); 参数 columnNames IEnumerable<String> 要应用值替换的列的列表。 replacement IDictionary<Boolean,Boolean> ...
Let’s create an R data frame. If you have NA and want to replace it with 0 usereplace NA with 0 in R data frame. # Create DataFramedf<-data.frame(id=c(1,2,3,NA),address=c('Orange St','Anton Blvd','Jefferson Pkwy',''),work_address=c('Main St',NA,'Apple Blvd','Portola...
Replace()函数在DataFrame列中不起作用是因为DataFrame中的列数据类型可能是非字符串类型,而Replace()函数主要用于替换字符串。当尝试在非字符串类型的列上使用Replace()函数时,它将不会起作用。 要在DataFrame列中进行替换操作,可以使用其他适用于该列数据类型的方法。以下是一些常见数据类型的替换方法: ...
spark官方源码示例:org/apache/spark/sql/DataFrameNaFunctionsSuite.scala name是列名 df.na.replace("name", Map("Bob"->"Bravo","Alice"->null)) df.na.replace("*", Map[Any, Any](false->null)) 方法二: 替换hour列中的0为9 import com.google.common.collect.ImmutableMap; ...
这可以通过replace方法中的na_replace参数来实现(注意:在较新版本的pandas中,通常直接使用fillna方法更为直观): python # 创建一个包含NaN值的DataFrame df_with_nan = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, None, 4], 'B': [None, 2, 3, 4] }) # 使用replace方法替换NaN值(注意:在新版本中,更推荐使用...