去掉pandas中的NaN值并重新排序列
在数据处理和分析中，经常会遇到缺失值（NaN）的情况。pandas是一个强大的数据处理库，提供了处理缺失值的方法。要去掉pandas中的NaN值并重新排序列，可以按照以下步骤进行操作：
- 导入pandas库：
import pandas as pd- 创建一个包含NaN值的DataFrame示例：
data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
'B': [None, 6, 7, 8, 9],
'C': [10, 11, 12, None, 14]}
df = pd.DataFrame(data)- 使用
dropna()方法删除包含NaN值的行：
df = df.dropna()- 使用
reset_index()方法重新排序索引：
df = df.reset_index(drop=True)完整的代码如下：
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
'B': [None, 6, 7, 8, 9],
'C': [10, 11, 12, None, 14]}
df = pd.DataFrame(data)
df = df.dropna()
df = df.reset_index(drop=True)这样，NaN值被去掉，并且列的顺序保持不变。如果需要重新排序列，可以使用reindex()方法。
希望这个答案能够满足你的需求。如果有任何问题，请随时提问。
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| col |
|-----|
0 | 1 |
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2 | 3 |
3 | 4 |
4 | NaN |
5 | NaN |
6 | 10 |
7 | NaN |
8 | 13 |
我要做的是只将.diff()方法应用于列的前面的数值，这样预期的答案是：
| col |
|-----|
0 | NaN |
1 | NaN |
2 | 2 |
3 |
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name, value, time
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C, 3, 10
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(99, 2)
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print df.shape
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(33, 2)
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for index, value in df['column1'].iteritems
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print (df)
out>>>
name F1 F2 F3
0 bob 3.0 14
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df = pd.DataFrame({"col1": ["s1", "s2", "s3", "s4", "s5", "s6"],
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**1446 NaN**
1447 80.0
1448 70.0
1449 21.0
1450 60.0
1451 78.0
1452 35.0
1453 90.0
1454 62.0
1455 62.0
1456 85.0
1457 66.0
1458 68.0
1459 75.0
Name: LotFronta
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'Job':['singer', 'teacher', 'student'],
})
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def filt(name=False, age=False, job=False) -> pd.DataFra
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