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python FillnA pAD

dataframe()['code'].fillna('code') dataframe()['date'].fillna('date') 请看《利用Python进行数据分析》。

import numpy as np,pandas as pda = pd.read_excel('test.xlsx' ,index_col = None, header = 0 )a = a[a.D.notnull()]a.B = a.B.fillna(method='pad')b = a.groupby(['B','E'])c = b.count()print c注意读取时候加上表头,没表头不行

null/None/NaN null经常出现在数据库中 None是Python中的缺失值,类型是NoneType NaN也是python中的缺失值,意思是不是一个数字,类型是float 在pandas和Numpy中会将None替换为NaN,而导入数据库中的时候则需要把NaN替换成None 找出空值 isnull(...

调用函数reset_index,并传递命名关键字参数drop,值为True。

如果你要添加一千条记录,不要一条一条的concate。 可以试着每一百条组成一个小的dataframe,分十次粘上去,会快一点

apply() 和applymap()是DataFrame数据类型的函数,map()是Series数据类型的函数。 apply()的操作对象DataFrame的一列或者一行数据, applymap()是element-wise的,作用于每个DataFrame的每个数据。 map()也是element-wise的,对Series中的每个数...

数据缺失 数据缺失在大部分数据分析应用中都很常见,Pandas使用浮点值NaN表示浮点和非浮点数组中的缺失数据,他只是一个便于被检测出来的数据而已。 from pandas import Series,DataFrame string_data=Series(['abcd','efgh','ijkl','mnop']) pr...

是传入的参数不对,代码太多,光看不容易找到问题,你试着一个一个的print(),看看是哪一个参数不对,在找原因。

在使用numpy数组的过程中时常会出现nan或者inf的元素,可能会造成数值计算时的一些错误。这里提供一个numpy库函数的用法,使nan和inf能够最简单地转换成相应的数值。 numpy.nan_to_num(x): 使用0代替数组x中的nan元素,使用有限的数字代替inf元...

#python中的pandas库主要有DataFrame和Series类(面向对象的的语言更愿意叫类) DataFrame也就是 #数据框(主要是借鉴R里面的data.frame),Series也就是序列 ,pandas底层是c写的 性能很棒,有大神 #做过测试 处理亿级别的数据没问题,起性能可以跟...

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