pandas iloc 为nan / 张生荣

对pandas数据判断是否为NaN值的方法详解

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 ...

df是一个dataframe,列名为A B C D 具体值如下: A B C D 0 ss 小红 8 1 aa 小明 d 4 f f 6 ak 小紫 7 dataframe里的属性是不定的,空值默认为 ...

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 ...

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 ...

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( ...

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 ...

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/ ...

Pandas库十分强大,但是对于切片操作iloc, loc和ix,很多人对此十分迷惑,因此本篇博客利用例子来说明这3者之一的区别和联系,尤其是iloc和loc. 对于ix,由于其操作有些复杂,我在另外 ...

pandas可以将读取到的表格型数据(文件不一定要是表格)转成DataFrame类型的数据结构,然后我们可以通过操作DataFrame进行数据分析,数据预处理以及行和列的操作等.下面介绍一些常用读取文 ...

目录 Python判断Nan值方式小结 numpy判断 Math判断 Pandas判断判断是否等于自身 Nan不属于任何取值区间 python的nan处理定义nan的方法常见的计算结果为nan的 ...

numpy.nan的数据类型是float类型 import numpy as np type(np.nan) # float 任何数字和numpy.nan进行计算,返回的结果都是nan import ...

python在mysql中插入null空值 sql = "INSERT INTO MROdata (MmeUeS1apId) VALUES (%s)"%'NULL' %s没有引号, ...

pandas为我们提供了多种切片方法,而要是不太了解这些方法,就会经常容易混淆.下面举例对这些切片方法进行说明. 数据介绍先随机生成一组数据: In [5]: rnd_1 = [random.ran ...

一开始自学Python的numpy.pandas时候,索引和切片把我都给弄晕了,特别是numpy的切片索引.布尔索引和花式索引,简直就是大乱斗.但是最近由于版本的问题,从之前的Python2.7改用P ...

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 ...

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 ...

在操作DataFrame时,肯定会经常用到loc,iloc,at等函数,各个函数看起来差不多,但是还是有很多区别的,我们一起来看下吧. 首先,还是列出一个我们用的DataFrame,注意index一列 ...

相信很多人像我一样在学习python,pandas过程中对数据的选取和修改有很大的困惑(也许是深受Matlab)的影响... 到今天终于完全搞清楚了!!! 先手工生出一个数据框吧 import num ...

Dataframe使用loc取某几行几列的数据: print(df.loc[0:4,['item_price_level','item_sales_level','item_collected_lev ...