我尝试将pandas dataframe中的Nan替换为None。它使用df.where(df.notnull(),None)是可行的。下面是这个方法的线程。Use None instead of np.nan for null values in pandas DataFrame 当我尝试在另一个数据帧上使用相同的方法时,它失败了。新的数据帧如下A NaN B C D E,数据<
values in a directory
rightnodata=-9999
我已经制作了上面的BASH脚本来查找目录中不同的no数据值我的目标是拥有只有一种类型的无数据值的单独文件夹,我需要创建一个for循环,该循环将转换唯一的无数据值($nodatalist)列表,并检查每个tif的无数据值并将其发送到相应的没有这些数据值的文件夹。我对BASH非常陌生,不知道如何将
我有一个dataframe (最初是从一个字典列表中创建的),它现在最终在dataframe的每个单元格中都有包含数据的字典。我想以最有效的方式将其转换为多索引数据帧(如下图所示)。{'Ripe': 5} NaN 因此,问题是,如何以最有效的方式将这种特定类型的数据帧(使用字典和np.nan值的组合)转换为多索引数据<