dataframe把0转化为nan / 张生荣

python用dataframe将csv中的0值数据转化为nan缺失值字样

用到这个语句. c[c==0]=np.nan 我们具体来看一下c和np是什么 np就是我引入的pandas库, c呢是我读入csv文件的其中一列,列名为"上行业务量GB" df是整 ...

如果存在以下DataFrame 年龄性别手机号 0 2 男 NaN 1 3 女 NaN 2 4 NaN NaN 删除NaN所在的行: 删除表中全部为NaN的行 df.dropna(axis=0,h ...

看代码吧~ # 加载库 import numpy as np from fancyimpute import KNN from sklearn.preprocessing import Standar ...

如下所示: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame 一.Series与Series s1 ...

DataFrame对象的创建,修改,合并 import pandas as pd import numpy as np 创建DataFrame对象 # 创建DataFrame对象 df = pd.Da ...

pandas读取Excel import pandas as pd # 参数1:文件路径,参数2:sheet名 pf = pd.read_excel(path, sheet_name='sheet1' ...

本文主要介绍了pandas中NaN缺失值的处理方法,主要有两种方法,具体如下: import pandas as pd 缺失值处理两种方法: 删除含有缺失值的样本替换/插补处理缺失值为NaN 先 ...

pandas DataFrame.shift()函数可以把数据移动指定的位数 period参数指定移动的步幅,可以为正为负.axis指定移动的轴,1为行,0为列. eg: 有这样一个DataFrame ...

目录简介使用Pivot 使用Stack 使用melt 使用Pivot tables 使用crosstab get_dummies 简介使用Pandas的pivot方法可以将DF进行旋转变换,本文 ...

目录简介使用concat 使用append 使用merge 使用join 覆盖数据简介 Pandas提供了很多合并Series和Dataframe的强大的功能,通过这些功能可以方便的进行数据分析 ...

目录前言 Pandas中缺少值NaN的介绍将缺失值作为Pandas中的缺少值NaN 缺少值NaN的删除方法删除所有值均缺失的行/列删除至少包含一个缺失值的行/列根据不缺少值的元素数量删除行/ ...

目录前言一.数据处理二.删除某行方法的使用总结前言拿到一堆数据,首先我们是要对其进行数据的预处理,其中数据存在一些值为空或者是我们不想要的数据,对其进行删除或者是修改数据值.下面是对于该例 ...

目录报错代码报错翻译报错原因解决方法创建DataFrame对象的四种方法 1. list列表构建DataFrame 2. dict字典构建DataFrame 3. ndarray创建Data ...

pandas DataFrame是二维的,所以,它既有列索引,又有行索引上一篇里只介绍了列索引: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, ...

把dictd = {'A':0}转换成DataFrame, 首先,DataFrame的语法格式应为: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A':[0]})# ...

目录前言 1. 检查缺失值NaN 2. Pandas中NaN的类型 3. NaN的删除 dropna() 3.1 删除所有值均缺失的行/列 3.2 删除至少包含一个缺失值的行/列 3.3 根据不缺少 ...

目录前言数据对齐 fill_value 空值api dropna fillna 总结前言今天我们一起来聊聊DataFrame中的索引. 上一篇文章当中我们介绍了DataFrame数据结构当中一 ...

引言本文的目的,是向您展示如何使用pandas来执行一些常见的Excel任务.有些例子比较琐碎,但我觉得展示这些简单的东西与那些你可以在其他地方找到的复杂功能同等重要.作为额外的福利,我将会进行一些 ...

一.功能介绍本文主要介绍利用网页端微信获取数据,实现个人微信好友数据的获取,并进行一些简单的数据分析,功能包括: 1.爬取好友列表,显示好友昵称.性别和地域和签名, 文件保存为 xlsx 格式 2. ...

目录参数: 注意: 所以在处理的时候注意,要进行适当处理补充:sklearn中的Imputer模块改动总结 class sklearn.preprocessing.Imputer(missing ...