pandas对指定列进行填充的方法
实例如下所示:
>>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> ts1 = [0, 1, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan] >>> ts2 = [0, 2, np.nan, 3, np.nan, np.nan] >>> d = {'X': ts1, 'Y': ts2, 'Z': ts2} >>> df = pd.DataFrame(data=d) >>> df X Y Z 0 0.0 0.0 0.0 1 1.0 2.0 2.0 2 NaN NaN NaN 3 NaN 3.0 3.0 4 NaN NaN NaN 5 NaN NaN NaN >>> col =['X','Y'] >>> df[col] = df[col].ffill() >>> df X Y Z 0 0.0 0.0 0.0 1 1.0 2.0 2.0 2 1.0 2.0 NaN 3 1.0 3.0 3.0 4 1.0 3.0 NaN 5 1.0 3.0 NaN >>>
以上这篇pandas对指定列进行填充的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。
您可能感兴趣的文章:
- Python科学计算之Pandas详解
- python之pandas用法大全
- python+pandas生成指定日期和重采样的方法
- Python pandas常用函数详解
相关推荐
-
Python科学计算之Pandas详解
起步 Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此 pandas 为时间序列分析提供了很好的支持. Pandas 的名称来自于面板数据(panel data)和python数据分析 (data analysis) .panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语,在Pandas中也提供了panel的数据类型. 在我看来,对于 Numpy 以及 Matplotlib ,Pandas可以帮助创建一个非常牢固的用于数据挖掘与分析的基础.而Scipy当然是另一个主要的也十分出色的科学计
-
Python pandas常用函数详解
本文研究的主要是pandas常用函数,具体介绍如下. 1 import语句 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import datetime import re 2 文件读取 df = pd.read_csv(path='file.csv') 参数:header=None 用默认列名,0,1,2,3... names=['A', 'B', 'C'...] 自定义列名 index_col='
-
python+pandas生成指定日期和重采样的方法
python 日期的范围.频率.重采样以及频率转换 pandas有一整套的标准时间序列频率以及用于重采样.频率推断.生成固定频率日期范围的工具. 生成指定日期范围的范围 pandas.date_range()用于生成指定长度的DatatimeIndex: 1)默认情况下,date_range会按着时间间隔为天的方式生成从给定开始到结束时间的时间戳数组: 2)如果只指定开始或结束时间,还需要periods标定时间长度. import pandas as pd pd.date_range('2017
-
python之pandas用法大全
一.生成数据表 1.首先导入pandas库,一般都会用到numpy库,所以我们先导入备用: import numpy as np import pandas as pd 2.导入CSV或者xlsx文件: df = pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=1)) df = pd.DataFrame(pd.read_excel('name.xlsx')) 3.用pandas创建数据表: df = pd.DataFrame({"id":[1001
-
pandas对指定列进行填充的方法
实例如下所示: >>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> ts1 = [0, 1, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan] >>> ts2 = [0, 2, np.nan, 3, np.nan, np.nan] >>> d = {'X': ts1, 'Y': ts2, 'Z': ts2} >>> df = pd.Da
-
C#操作DataTable方法实现过滤、取前N条数据及获取指定列数据列表的方法
本文实例讲述了C#操作DataTable方法实现过滤.取前N条数据及获取指定列数据列表的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: #region DataTable筛选,排序返回符合条件行组成的新DataTable或直接用DefaultView按条件返回 /// <summary> /// DataTable筛选,排序返回符合条件行组成的新DataTable ///或直接用DefaultView按条件返回 /// eg:SortExprDataTable(dt,"Sex='男'&q
-
Python3实现对列表按元组指定列进行排序的方法分析
本文实例讲述了Python3实现对列表按元组指定列进行排序的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: Python版本: python3.+ 运行环境: Mac OS IDE: pycharm Python内建的排序方法 1 排序方法介绍 Python中有2个排序函数,一个是list内置的sort()方法,另一个是全局的sorted()方法 sorted(iterable,key=None,reverse=False) #返回排好序的新列表,不改变对象本身,默认升序;reverse:-True降序
-
Vue使用ElemenUI对table的指定列进行合算的方法
目录 前言 show-summary合计项初始化 sum-tex修改文案 summary-method自定义函数 自定义总计列 单个列 多个列 总结 前言 最近有一个想法,就是记录自己花销的时候,table中有一项内容是花销的金额.然后想在table的底部有一项内容是该金额的总计. 然后我就顺着elemetui的table组件寻找相关的demo,还真发现了一个这样的demo. 对于这个demo,官方是这么描述的: 将show-summary设置为true就会在表格尾部展示合计行.默认情况下,对于
-
Python pandas删除指定行/列数据的方法实例
目录 1.滤除缺失数据dropna() 1)滤除含有NaN值的所有行 2)滤除含有NaN值的所有列 3)滤除元素都是NaN值的行 4)滤除元素都是NaN值的列 5)滤除指定列中含有缺失的行 2.删除重复值 drop_duplicates() 1)keep=“first” 2)keep=“last” 3)keep=False 4)删除指定列中重复项对应的行 3.根据指定条件删除行列drop() 1).删除指定列 2).删除指定行 总结 1.滤除缺失数据dropna() import pandas
-
使用pandas实现筛选出指定列值所对应的行
在pandas中怎么样实现类似mysql查找语句的功能: select * from table where column_name = some_value; pandas中获取数据的有以下几种方法: 布尔索引 位置索引 标签索引 使用API 假设数据如下: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'A': 'foo bar foo bar foo bar foo foo'.split(), 'B': 'one one
-
使用pandas读取csv文件的指定列方法
根据教程实现了读取csv文件前面的几行数据,一下就想到了是不是可以实现前面几列的数据.经过多番尝试总算试出来了一种方法. 之所以想实现读取前面的几列是因为我手头的一个csv文件恰好有后面几列没有可用数据,但是却一直存在着.原来的数据如下: GreydeMac-mini:chapter06 greyzhang$ cat data.csv 1,name_01,coment_01,,,, 2,name_02,coment_02,,,, 3,name_03,coment_03,,,, 4,name_04
-
pandas数据处理基础之筛选指定行或者指定列的数据
pandas主要的两个数据结构是:series(相当于一行或一列数据机构)和DataFrame(相当于多行多列的一个表格数据机构). 本文为了方便理解会与excel或者sql操作行或列来进行联想类比 1.重新索引:reindex和ix 上一篇中介绍过数据读取后默认的行索引是0,1,2,3...这样的顺序号.列索引相当于字段名(即第一行数据),这里重新索引意思就是可以将默认的索引重新修改成自己想要的样子. 1.1 Series 比方说:data=Series([4,5,6],index=['a',
-
python pands实现execl转csv 并修改csv指定列的方法
如下所示: # -*- coding: utf-8 -*- import os import pandas as pd import numpy as np #from os import sys def appendStr(strs): return "BOQ" + strs def addBOQ(dirs, csv_file): data = pd.read_csv(os.path.join(dirs, csv_file), encoding="gbk") da
随机推荐
- 分享如何在VB中调用VC编写的DLL
- shell生成简单格式的xml实例
- JavaScript this调用规则说明
- Asp.net MVC中使用JQuery插件ajaxFileUpload上传文件
- 详解webpack 多页面/入口支持&公共组件单独打包
- JavaScript实现多栏目切换效果
- .Net MVC网站中配置文件的读写
- 修改php.ini不生效问题解决方法(上传大于8M的文件)
- python迭代器实例简析
- css font缩写总结附实例
- access中链接表的问题
- python列表的常用操作方法小结
- php断点续传之如何分割合并文件
- Jquery网页出现的乱码问题的三种解决方法
- jquery实现的随机多彩tag标签随机颜色和字号大小效果
- 阻止子元素继承父元素事件具体思路及实现
- 我教你学之注册表系统外观修改实例(四)
- android设计模式之单例模式详解
- C#和SQL实现的字符串相似度计算代码分享
- PHP学习之PHP运算符