我试图从通过NaN获得的数据中删除所有的pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name = "Sheet1")行,我尝试过使用df = df.dropna(how='all')和df.dropna(how='all', inplace=True),两者都无法删除我打印的最后一个空行:df.tail(1)。
a b c
3463 NaN NaN
我注意到列c中的值不是空的,而是空的。有人能帮忙处理这个问题吗?谢谢。
我试图把一个列表按正确的顺序扩展到一个单独的列表中。但是其中一些值是南的,当我这样做时,我会得到一个错误的ValueError: could not convert string to float:。迭代这个列表,去掉南的,然后扩展到一个列表,会更有效吗?
数据集和代码的示例如下所示:
数据:
X Y
5 6
Nan Nan
10 5
Nan Nan
8 2
n=0
for column in data :
if n == 0 :
n+=1
continue
visuals[0].extend([float(colum
我从数据库中读到一篇专栏,如下所示
row0: {"colA":"valA", "colB":null}
row1: {"colA":"valC", "colB":null}
Python将每一行作为字符串读取,我希望将其转换为字典。但是,由于空值的原因,我无法对其进行解析。如何将null转换为“null”或NaN,以便处理它并在以后分解为单独的列。
我的最终预期输出是
colA colB
valA NaN
valC NaN
假设您有两个列表(或者是熊猫DataFrame中的列),每个列表都包含一些空值。您需要一个列表,如果一个列表中存在空值,则它将一个列表中的空值替换为另一个列表的相应非空值。
示例:
s1 = [1, NaN, NaN]
s2 = [NaN, NaN, 3]
## some function
result = [1, NaN, 3]
假设两个列表在某个位置都是非空的,那么它们是匹配的,所以我们不需要担心解决冲突。如果是这样的话,我知道我可以通过一个列表理解来解决这个问题:
[x if ~np.isnan(x) else y for (x,y) in zip(s1,s2)]
如果s1和s2是熊猫D
我从csv文件中提取一列,并使用pandas将其中的数据输入到数组中。但是,许多单元格是空的,并在数组中保存为'nan‘。我想要么识别空单元格以便跳过它们,要么在之后将它们从数组中全部删除。类似于下面的伪代码:
if df.row(column number) == nan
skip
或
if df.row(column number) != nan
do stuff
基本上,我如何识别csv文件中的单元格是否为空。
我试图编写一个函数来为仅属于特定类的值找到属性的平均值。
下面是我的代码:
`mean=0
total=0
count=0
for i in range(len(training_data)):
if (training_data[i,334])==0:
if training_data[i,2]<>None:
total+=training_data[i,2]
count+=1
mean=total/count`
但是,我的属性中有一些空值。我正在处理numpy,空值被编码为"NaN“。在上面
我有一个dataframe (在Python2.7中,熊猫0.15.0):
df=
A B C
0 NaN 11 NaN
1 two NaN ['foo', 'bar']
2 three 33 NaN
我想对不包含特定列中的空值的行应用一个简单函数。我的功能尽可能简单:
def my_func(row):
print row
我的应用代码如下:
df[['A','B']].apply(lambda x:
我希望以这样的方式将数据帧中的列合并:
list_A list_B
A, T, G G, C
B, K
C, L, AG L, AG, K
F, K
产出应是:
list_A list_B list_A&B
A, T, G G, C A, T, G, C
B, K B, K
C, L, AG L, AG, K C, L, AG, K
F, K
我在A列中有null (nan)值,并且当A列中同一行的单元格为null时,我希望将0赋给B列中的单元格。 列B已创建为以下lambda表达式: df['col_B'] = df.apply(lambda x: x.col_A in x.col_C, axis=1) 我试着修改它,但它不工作,从我所读到的,它是不建议的。 所以我尝试了一个经典的循环,它没有显示错误,但它没有修改B列中的单元格: for index, row in df.iterrows():
if row['col_A'] is None:
df.at[index, &
我有两个列表
a = ['E300' 'E407' 'nan' 'nan' 'nan' 'nan' 'nan' 'nan' 'nan' 'nan' ]
b = [ nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
我想把nan从列表中删除。所以我在列表'a‘和'b’上使用了这个
a = [x for x in a if x != 'n