pandas将nan换为NONE / 张生荣

pandas 实现将NaN转换为None

在python中,用pandas处理数据非常方便. 但是有时候从其他地方读取数据时,会有异常值需要处理. 比如,我们要从excel读取数据然后调用接口写入数据库时,读取到的空值是NaN,但是,接口接收 ...

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 ...

目录问题方法替换 NaN 值的步骤参考替换Pandas DataFram中的 NaN 值问题 NaN 代表 Not A Number,是表示数据中缺失值的常用方法之一.它是一个特殊的浮点值 ...

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 ...

目录检查Pandas DataFrame中的NaN值方法1:使用isnull().values.any()方法方法2:使用isnull().sum()方法方法3:使用isnull().sum( ...

约定: import pandas as pd import numpy as np from numpy import nan as NaN 滤除缺失数据 pandas的设计目标之一就是使得处理缺失 ...

引入 numpy已经能够帮助我们处理数据,能够结合matplotlib解决我们数据分析的问题,那么pandas学习的目的在什么地方呢? numpy能够帮我们处理处理数值型数据,但是这还不够很多时候, ...

df.dropna()函数用于删除dataframe数据中的缺失数据,即删除NaN数据. 官方函数说明: DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=Non ...

看代码吧~ DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False) Remove missing va ...

为什么选择Python进行数据分析? Python是一门动态的.面向对象的脚本语言,同时也是一门简约,通俗易懂的编程语言.Python入门简单,代码可读性强,一段好的Python代码,阅读起来像是在读 ...

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not ...

关于NaN值 -在能够使用大型数据集训练学习算法之前,我们通常需要先清理数据, 也就是说,我们需要通过某个方法检测并更正数据中的错误. - 任何给定数据集可能会出现各种糟糕的数据,例如离群值或不正确的 ...

Python实现按某一列关键字分组,并计算各列的平均值,并用该值填充该分类该列的nan值. DataFrame数据格式 fillna方式实现 groupby方式实现 DataFrame数据格式以下是 ...

如果单独是 >>> df.fillna(0) >>> print(df) # 可以看到未发生改变 >>> print(df.fillna(0)) ...

pandas中有时需要按行依次对.csv文件读取内容,那么如何进行呢? 我们来完整操作一遍,假设我们已经有了一个.csv文件. # 1.导入包 import pandas as pd # 2读入数据 ...

实际项目中有这样的需求,将某一列的值,映射成类别型的数据,这个时候,需要我们将范围等频切分,或者等距切分. 具体的做法可以先看某一些特征的具体分布情况,然后我们选择合适的阈值进行分割. def age ...

pandas基于numpy,所以其中的空值nan和numpy.nan是等价的.numpy中的nan并不是空对象,其实际上是numpy.float64对象,所以我们不能误认为其是空对象,从而用bool( ...

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' ...

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/ ...