删除DataFrame中值全为NaN或者包含有NaN的列或行方法

本文通过一个csv实例文件来展示如何删除Pandas.DataFrame的行和列 数据文件名为:example.csv 内容为: date spring summer autumn winter 2000 12.2338809 16.90730113 15.69238313 14.08596223 2001 12.84748057 16.75046873 14.51406637 13.5037456 2002 13.558175 17.2033926 15.6999475 13.23365247

如果单独是 >>> df.fillna(0) >>> print(df) # 可以看到未发生改变 >>> print(df.fillna(0)) # 如果直接打印是可以看到填充进去了 >>> print(df) # 但是再次打印就会发现没有了,还是Nan 将其Nan全部填充为0,这时再打印的话会发现根本未填充,这是因为没有加上参数inplace参数. 一定要将inplace = True加入参数,这样才能让源数据发生改变并保存. &g

如下所示: python 设置值 import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range('20180101',periods=6) df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6,4),index=dates,columns=['A','B','C','D']) print(df) A B C D 2018-01-01 0 1 2 3 2018-01-02 4 5 6 7 2018-01-03

之前沉迷于使用index删除,然而发现pandas貌似有bug? import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4), columns=['A', 'B', 'C', 'D']) x=[1,2] df.drop(index=[1,2], axis=1, inplace=True) #axis=1,试图指定列,然并卵 print df 输出为 A B C D 0 0 1 2 3 还是

数据清洗是一项复杂且繁琐的工作,同时也是整个数据分析过程中最为重要的环节. 在python中空值被显示为NaN.首先,我们要构造一个包含NaN的DataFrame对象. >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> from pandas import Series,DataFrame >>> from numpy import nan as NaN >>> d

用法:DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False) 在这里默认:axis=0,指删除index,因此删除columns时要指定axis=1: inplace=False,默认该删除操作不改变原数据,而是返回一个执行删除操作后的新dataframe: inplace=True,则会直接在原数据上进行删除操作,删除后就回不来了. 例子: >>>df = pd.DataFrame(np.a

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,how='all') 删除表中含有任何NaN的行 df.dropna(axis=0,how='any') #drop all rows that have any NaN values 删除NaN所在的列: 删除表中全部为NaN的行 df.dropna(axis=1,how='all') 删除表中含有

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().any()方法 方法4:使用isnull().sum().sum()方法 参考 NaN代表Not A Number,是表示数据中缺失值的常用方法之一.它是一种特殊的浮点值,不能转换为浮点数以外的任何其他类型. NaN值是数据分析中的主要问题之一,为了得到理想的结果,对NaN进行处理是非常必要的.

目录 如何处理DataFrame的inf值 DataFrame有关inf的处理技巧 什么是inf? 为什么会产生? 产生inf有什么好处? 产生inf有什么坏处? 怎么处理? 怎么获取到inf的所在位置并进行填补? 如何处理DataFrame的inf值 在用DataFrame计算变化率时,例如(今天-昨天) / 昨天恰好为(2-0) / 0时,这些结果数据会变为inf. 为了方便后续处理,可以利用numpy,将这些inf值进行替换. 1. 将某1列(series格式)中的 inf 替换为数值.

jQuery获取Select选择的Text和Value: 复制代码 代码如下: $("#select_id").change(function(){//code...}); //为Select添加事件,当选择其中一项时触发 var checkText=$("#select_id").find("option:selected").text(); //获取Select选择的Text var checkValue=$("#select_id

使用 pd.Series把dataframe转成Series ts = pd.Series(df['Value'].values, index=df['Date']) 使用astype改变列中的值的类型,注意前面要有np df['列名'] = df['列名'].astype(np.int64) 以上这篇pandas把dataframe转成Series,改变列中值的类型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 panda

实现:删除给定的值之后,得到一个新的有序列表,长度-1 代码: <?php /** * Created by PhpStorm. * User: wkk * Time: 2021/7/11 - 01:03 * Desc: <线性表> */ namespace php; class ListArray { // 从一个线性表中删除给定的值 public function deleteValue($list, $value) { // 记录是否找到 $flag = false; // 记录这

可以直接使用的代码:我们修正版 function unique(data){ data = data || []; var a = {}; len = data.length; for (var i=0; i [Ctrl+A 全选 注:如需引入外部Js需刷新才能执行] 下面是进阶教程与说明,喜欢跟深入的朋友可以参考下.首先让我们看下 YUI 是如何处理的: 复制代码 代码如下: var toObject = function(a) { var o = {}; for (var i = 0; i