首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

pandas | DataFrame基础运算以及填充

fill_value 如果我们要对两个DataFrame进行运算,那么我们当然不会希望出现。...这个时候就需要对空进行填充了,我们直接使用运算符进行运算是没办法传递参数进行填充的,这个时候我们需要使用DataFrame当中为我们提供的算术方法。...dropna 当然只是发现是否是肯定是不够的,我们有时候会希望不要的出现,这个时候我们可以选择drop掉。针对这种情况,我们可以使用DataFrame当中的dropna方法。 ?...我们发现使用了dropna之后,出现了的行都被抛弃了。只保留了没有空的行,有时候我们希望抛弃是的列而不是行,这个时候我们可以通过传入axis参数进行控制。 ?...在进行四则运算的时候由于DataFrame之间可能存在行列索引不能对齐的情况,这样计算得到的结果会出现,所以我们需要对空进行处理。

3.8K20
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

Python 实现使用进行赋值 None

0.摘要 在Python中,尤其是数组当中,对于一些异常值往往需要进行特殊处理。为了防止异常值与正常数据混淆,影响最终计算结果,常用的方法是将异常值置零或者置。...置零的方法较为简单,本文主要介绍如果对python中的数据进行。 1.赋值为None 对于一般数据,可以直接为其赋值为None。...i = 1 i = None # int 型数据置 s = "string" s = None # 字符串型数据置 l = [1,2,3,4] l[2] = None # 列表中元素置...float("nan")的 False 判断nan方法: 使用math模块: import math math.isinf(inf) True math.isinf(ninf)...np.isnan(float("nan")) True np.isnan(float("inf")) False 以上这篇Python 实现使用进行赋值 None就是小编分享给大家的全部内容了

5.8K20

Pandas数据处理1、DataFrame删除NaN(dropna各种属性控制超全)

Pandas数据处理——渐进式学习 ---- 目录 Pandas数据处理——渐进式学习 前言 环境 DataFrame删除NaN dropna函数参数 测试数据 删除所有有空的行 axis属性...本专栏会更很多,只要我测试出新的用法就会添加,持续更新迭代,可以当做【Pandas字典】来使用,期待您的三连支持与帮助。...删除NaN 在数据操作的时候我们经常会见到NaN的情况,很耽误我们的数据清理,那我们使用dropna函数删除DataFrame中的。...axis, …]) #填充 DataFrame.replace([to_replace, value, …]) #在“to_replace”替换为“value”。...布尔,默认为False。如果为True,则在原DataFrame进行操   作,返回为None。 limit:int,default None。

3.8K20

使用Optioanl优雅的处理

除了以上这种”弱提示”的方式,还有一种方式是,返回是有可能为的。那要怎么办呢?...使用Optional可以进行优化 对象模式,它的弊端在于需要创建一个特例对象,但是如果特例的情况比较多,我们是不是需要创建多个特例对象呢,虽然我们也使用了面向对象的多态特性,但是,业务的复杂性如果真的让我们创建多个特例对象...对于上述代码,还可以使用Optional进行优化。...只有当考虑它返回null是合理的情况下,才进行Optional的返回 集合实体的返回 不是所有的返回都可以这样用的!...小结 可以这样总结Optional的使用: 当使用的情况,并非源于错误时,可以使用Optional!Optional不要用于集合操作!

1.8K20

Python DataFrame使用drop_duplicates()函数去重(保留重复,取重复)

摘要 在进行数据分析时,我们经常需要对DataFrame去重,但有时候也会需要只保留重复。 这里就简单的介绍一下对于DataFrame去重和取重复的操作。...创建DataFrame 这里首先创建一个包含一行重复DataFrame。 ?...2.DataFrame去重,可以选择是否保留重复,默认是保留重复,想要不保留重复的话直接设置参数keep为False即可。 ? 3.取DataFrame重复。...大多时候我们都是需要将数据去重,但是有时候很我们也需要取重复数据,这个时候我们就可以根据刚刚上面我们得到的两个DataFrame来concat到一起之后去重不保留重复就可以。...到此这篇关于Python DataFrame使用drop_duplicates()函数去重(保留重复,取重复)的文章就介绍到这了,更多相关DataFrame使用drop_duplicates去重内容请搜索

9.9K10

pandas | 使用pandas进行数据处理——DataFrame

我们创建了一个dict,它的key是列名,value是一个list,当我们将这个dict传入DataFrame的构造函数的时候,它将会以key作为列名,value作为对应的为我们创建一个DataFrame...对于excel、csv、json等这种结构化的数据,pandas提供了专门的api,我们找到对应的api进行使用即可: ?...我们很少会出现需要用到多级列名的情况,所以一般情况下最常用的就是取默认或者是令它等于None。 在所有这些创建DataFrame的方法当中最常用的就是最后一种,从文件读取。...既然是dict我们自然可以根据key获取指定的Series。 DataFrame当中有两种方法获取指定的列,我们可以通过.加列名的方式或者也可以通过dict查找元素的方式来查询: ?...转成numpy数组 有时候我们使用pandas不方便,想要获取它对应的原始数据,可以直接使用.values获取DataFrame对应的numpy数组: ?

3.4K10

使用VBA进行线性插

标签:VBA 如果要在Excel工作表中针对相应数据进行线性插计算,使用VBA如何实现? 如下图1所示,有3个,要使用这3个进行线性插。 图1 结果如下图2所示。...图2 可以使用下面的VBA代码: Sub LinInterp() Dim rKnown As Range '已知数值的区域 Dim rGap As Range '插区域 Dim dLow As...Double '最小 Dim dHigh As Double '最大 Dim dIncr As Double '增加值 Dim cntGapCells As Long '填充插的单元格数...(1).SpecialCells(xlCellTypeConstants, xlNumbers) With rKnown '遍历已知道区域并将其复制到相邻列插区 For iArea =...之所以分享这个示例,主要是其使用了SpecialCells方法来获取相应的单元格组织单元格区域,有兴趣的朋友可以好好体会。 注:本文代码收集自.vbaexpress.com,供参考。

11610

使用MICE进行缺失的填充处理

它通过将待填充的数据集中的每个缺失视为一个待估计的参数,然后使用其他观察到的变量进行预测。对于每个缺失,通过从生成的多个填充数据集中随机选择一个进行填充。...我们可以使用Scikit-learn库中的SimpleImputer进行简单的填充。...在每次迭代中,它将缺失填充为估计的,然后将完整的数据集用于下一次迭代,从而产生多个填充的数据集。 链式方程(Chained Equations):MICE使用链式方程的方法进行填充。...它将待填充的缺失视为需要估计的参数,然后使用其他已知的变量作为预测变量,通过建立一系列的预测方程来进行填充。每个变量的填充都依赖于其他变量的估计,形成一个链式的填充过程。...步骤: 初始化:首先,确定要使用的填充方法和参数,并对数据集进行初始化。 循环迭代:接下来,进行多次迭代。在每次迭代中,对每个缺失进行填充,使用其他已知的变量来预测缺失

29210

返回非函数LastnonBlank的第2参数使用方法

函数LastnonBlank第2参数使用方法 LastnonBlank(,) 参数 描述 column 列名或者具有单列的表,单列表的逻辑判断 expression...表达式,用来对column进行过滤的表达式 第2参数是一个表达式,是对第一参数进行过滤的表达式。...解释:带常数的LastnonBlank度量值,不会显示汇总,因为只返回日期列里的最大。因为LastnonBlank是根据ACISS大小来返回最后一个,也就是返回ACISS的最大。...第1个度量,既然知道第2参数是常数,也就是返回最大,日历筛选的时候,因为汇总的时候是没有指定的,所以返回为空白。 第2个度量,是在日历表上进行筛选后进行返回最后日期,所以返回的也不带有汇总。...如果觉得有帮助,那麻烦您进行转发,让更多的人能够提高自身的工作效率。

2K10

Python使用pandas扩展库DataFrame对象的pivot方法对数据进行透视转换

Python扩展库pandas的DataFrame对象的pivot()方法可以对数据进行行列互换,或者进行透视转换,在有些场合下分析数据时非常方便。...DataFrame对象的pivot()方法可以接收三个参数,分别是index、columns和values,其中index用来指定转换后DataFrame对象的纵向索引,columns用来指定转换后DataFrame...对象的横向索引或者列名,values用来指定转换后DataFrame对象的。...为防止数据行过长影响手机阅读,我把代码以及运行结果截图发上来: 创建测试用的DataFrame对象: ? 透视转换,指定index、columns和values: ?...透视转换,不指定values,但可以使用下标访问指定的values: ?

2.4K40
领券