如何在pandas字典中引用NaN值

在pandas字典中引用NaN值可以通过使用numpy库中的np.nan来表示。NaN代表"not a number"，它是一种特殊的浮点数，用于表示缺失或无效的数据。

在pandas字典中引用NaN值的方法是将np.nan赋值给相应的键。例如，假设我们有一个名为data的pandas字典，其中包含两个键值对，分别是'key1'和'key2'，我们想在'key1'对应的值中引用NaN值，可以使用以下代码：

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'key1': np.nan, 'key2': 10}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果为：

   key1  key2
0   NaN    10

在这个例子中，'key1'对应的值被设置为NaN，而'key2'对应的值为10。

NaN值在数据分析和处理中非常常见，可以用于标记缺失值或无效值。在pandas中，可以使用一些方法来处理NaN值，例如使用dropna()删除包含NaN值的行或列，使用fillna()填充NaN值，使用isna()检查是否为NaN值等。

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在Python中，你可以使用嵌套字典（或其他可嵌套的数据结构，如嵌套列表）来存储值的路径。例如，如果你想要存储像这样的路径和值：1、问题背景在 Python 中，我们可以轻松地使用字典来存储数据。...字典是一种无序的键值对集合，键可以是任意字符串，值可以是任意类型的数据。我们还可以使用字典来存储其他字典，这样就形成了一个嵌套字典。有时候，我们需要存储一个字典中值的路径。...但是，如果我们需要存储 city 值的路径呢？我们不能直接使用一个变量 city_field 来存储这个路径，因为 city 值是一个嵌套字典中的值。...2、解决方案有几种方法可以存储字典中值的路径。第一种方法是使用循环。我们可以使用一个循环来遍历路径中的每个键，然后使用这些键来获取值。...例如，我们可以使用以下代码来获取 city 值：print reduce(lambda x, y: x[y], city_field, person)这种方法比第一种方法更简洁，但是它有一个缺点：它只适用于路径中的键都是字符串的情况

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（五）Python：Pandas中的Series

创建方法如下所示：自动生成索引 Series能创建自动生成索引的字典，索引从0开始，代码如下所示： import pandas as pd aSer = pd.Series([1,...输出键运行结果如下所示：生成自带索引的字典 0 1 1 2.0 2 a dtype: object 值 [1 2.0 'a'] 键，和range函数类似...(bSer.values) # 输出值 print(bSer.index) # 输出键运行结果如下所示：自定义生成索引的字典· 1 apple 2 peach 3 ...数据对齐的一个重要功能是：在运算中自动对齐不同索引的数据，代码如下所示： import pandas as pd data = {'AXP': '86.40', 'CSCO': '122.64', '...中无CVX，所以显示为NaN，都有数据的，因为是字符串，便拼接在一起运行结果如下所示： AAPL NaN AXP 86.4086.40 BA

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将数据类列表传递给它等同于传递字典列表。请注意，列表中的所有值都应该是数据类，列表中混合类型的值会导致 `TypeError`。...这允许依赖赋值，其中**kwargs中后面的表达式可以引用同一assign()中先前创建的列。...传递数据类列表相当于传递字典列表。请注意，列表中的所有值都应该是数据类，混合类型会导致`TypeError`。...这允许进行依赖赋值，其中 **kwargs 中稍后的表达式可以引用同一 assign() 中稍早创建的列。...这允许进行依赖分配，其中在 **kwargs 中较晚的表达式可以引用同一assign() 中较早创建的列。

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，而字典值即为Series值。...注意到Pandas用NAN替换了employee_count的缺失值。..., nan]]) 三、访问Series元素在上面的部分中，我们已经介绍了pandas的数据结构。...2015 L 31 W 58 Name: game_id, dtype: int64 七、对列进行操作接下来要说的是如何在数据分析过程的不同阶段中操作数据集的列...如可视化尼克斯整个赛季得分了多少分： ? 还可以创建其他类型的图，如条形图： ? 而关于使用matplotlib进行数据可视化的相关操作中，还有许多细节性的配置项，比如颜色、线条、图例等。

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pandas除了处理数值型数据之外（基于numpy），还能帮助处理其他类型的数据（如：字符串类型） 3、pandas的常用数据类型（1）Series 一维，带标签数组（2）DataFrame...range(10)} t = pd.Series(a) print(a) print(t) 重新给上面字典指定其他索引后，如果能够对上，就取其值，如果不能就直接置为nan 注：如果重新指定索引后...，出现没有匹配的项，值被赋为nan，因为numpy中的nan为float，pandas会自动根据数据类型更改Series的dtype类型 t = pd.Series(a, index=list(string.ascii_uppercase...index，多个的时候传入序号或者index的列表 1、取出Series的索引或者值 t.index 取出Series的索引 t.values 取出Series中具体的值 ...where方法该方法与numpy中的where方法输出结果不一样，pandas中的where是输出匹配项，不匹配的直接赋值为nan import pandas as pd import string

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value_counts(), 返回各个不同的元素，并计算元素在Series中的个数。 isin(), 用来判断所属关系，判断给定的一列元素是否包含在Series数据结构中。isin()返回布尔值。...s.isin([1,3]) NaN: 数据结构中如果字段为空或者不符合数字的定义时，用NaN表示。...s=pd.Series([1,2,3,4,np.NaN,5]) isnull()和notnull()用来判断NaN元素，返回布尔值。在通过布尔值可以取出不为空的值或者空值。...它能够通过标签对齐，其中标签不一致的值为NaN 二. pandas: 数据结构跟excel类似，类似于将Series使用场景应用的多维。各列的数据结构可以是不同类型的。...转置：frame.T 用嵌套字典生成DataFrame对象，pandas会将外部的键当作列名称，将内部的键当作index索引。

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pandas 处理大数据——如何节省超90%内存

pandas 自动获取数据类型：77个浮点数，6个整数，78个对象。内存使用量为 861.8 MB。因此我们能更好的理解减少内存的使用，下面看看pandas 是如何在内存中存储数据的。...因为存储在DataFrame中的真实值经过了优化，因此数据块没有引用列名。BlockManager类保证了行列和真实数据块的映射，相当于获取低层数据的API。...对比字符串和数值存储 pandas 中使用 Numpy 字符串对象表示 object，有部分是因为 Numpy 中缺乏多缺省字符串值的支持。...因为python是高级的脚本语言，并没有对如何在内存中存储数据进行精细的控制。此限制导致字符串以碎片化的形式存储，消耗了更多内存，导致获取慢。...“对象”优化 v0.15开始，pandas 引入了 Categoricals。在低层，category 类型使用整型表示列中的值，而不是原始值。pandas 使用单独的字典来映射原始值和这些整数。

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Pandas 2.0 简单介绍和速度评测

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数据分析 ——— pandas数据结构（一）

pandas.Series( data, index=index, dtype, copy) data: 可以是多种类型，如列表，字典，标量等 index: 索引值必须是唯一可散列的，与数据长度相同，...=[12, 13, 14,15]) print(s) """ 输出: 12 a 13 b 14 c 15 d dtype: object """ 4）从字典创建一个序列：当所创建的索引中...你可以把它简单的想成Excel表格或SQL Table，或者是包含字典类型的Series。它是最常用的Pandas对象。和Series一样，DataFrame接受许多不同的类型输入。...pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype) data: 包含一维数组，列表对象，或者是Series对象的字典对象 index ：对于行标签，如果没有索引被传递...rank2 2 NaN """ 6）从序列字典中创建一个DataFrame，并进行列添加，删除 # 从序列字典创建一个DataFrame d = {'one':pd.Series([1,2,3]

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python之pandas简单介绍及使用（一）「建议收藏」

c# 　　 9000.0 dtype: float64 在 Pandas 中，如果没有值，都对齐赋给 NaN。...Pandas 有专门的方法来判断值是否为空。...字典的“键”（”name”，”marks”，”price”）就是 DataFrame 的 columns 的值（名称），字典中每个“键”的“值”是一个列表，它们就是那一竖列中的具体填充数据。...（第一层键）和每横行索引（第二层字典键）以及对应的数据（第二层字典值），也就是在字典中规定好了每个数据格子中的数据，没有规定的都是空。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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《利用Python进行数据分析·第2版》第5章 pandas入门5.1 pandas的数据结构介绍5.2 基本功能5.3 汇总和计算描述统计5.4 总结

，则结果Series中的索引就是原字典的键（有序排列）。..."所对应的sdata值找不到，所以其结果就为NaN（即“非数字”（not a number），在pandas中，它用于表示缺失或NA值）。...NaN NaN NaN NaN 因为'c'和'e'列均不在两个DataFrame对象中，在结果中以缺省值呈现。...虽然许多pandas函数（如reindex）都要求标签唯一，但这并不是强制性的。...后面的频率值是每个列中这些值的相应计数。 5.4 总结在下一章，我们将讨论用pandas读取（或加载）和写入数据集的工具。

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字典是将任意键映射到一组任意值的结构，而Series对象是将类型化键映射到一组类型化值的结构。...DataFrame是特殊的字典与Series 类似，我们也可以把DataFrame 看成一种特殊的字典。字典是一个键映射一个值，而DataFrame 是一列映射一个Series 的数据。...，Pandas 也会用缺失值NaN（不是数字，not a number）来表示： pd.DataFrame([{'a': 1, 'b': 2}, {'b': 3, 'c': 4}]) a b c 0...1.0 2 NaN 1 NaN 3 4.0 通过Series对象字典创建用一个字典创建，字典的value值为Series对象 pd.DataFrame({'population': population...的Index对象 Series 和DataFrame 对象都使用便于引用和调整的显式索引。

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Python3快速入门（十三）——Pan

如果传递索引，索引中与标签对应的数据中的值将被取出。...DataFrame 使用字典列表作为数据创建DataFrame时，默认使用range（len（list））作为index，字典键的集合作为columns，如果字典没有相应键值对，其值使用NaN填充。...当指定columns时，如果columns使用字典键集合以外元素作为columns的元素，则使用NaN进行填充，并提取出columns指定的数据源字典中相应的键值对。...4、DataFrame列操作通过字典键可以进行列选择，获取DataFrame中的一列数据。...2、Panel对象构建 pandas.Panel(data, items, major_axis, minor_axis, dtype, copy) data：构建Panel的数据，采取各种形式，如：ndarray

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其由两部分组成：实际的数据、描述这些数据的元数据此外小编为你准备了：Python系列开始使用pandas，你需要熟悉它的两个重要的数据结构： Series：是一个值的序列，它只有一个列，以及索引。...Python字典中，你可以通过传递字典来从这些数据创建一个Series： In [16]: sdata = {'Ohio': 35000, 'Texas': 71000, 'Oregon': 16000...’ 的值，就出现了 NaN （不是一个数），这在pandas中被用来标记数据缺失或 NA 值。...在结果中它会表示为NAN值： In [4]: frame2 = DataFrame(data, columns=['year', 'state', 'pop', 'debt'], ...: index...如果你使用Series来赋值，它会代替在DataFrame中精确匹配的索引的值，Series没有的数据在DataFrame中就会被更新为NaN： In [13]: val = Series([-1.2,

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猿创征文｜数据导入与预处理-第3章-pandas基础 1 Pandas概述 1.1 pandas官网阅读指南 1.2 Pandas中的数据结构 1.3 Series 1.3.1 Series简介 1.3.2...Dataframe中的数据以一个或多个二维块存放，不是列表、字典或一维数组结构。...0.708951 one two a 0.607911 0.413806 b 0.320829 0.871358 c NaN 0.529347 创建DataFrame类的对象，由字典组成的字典...= pd.DataFrame(data, index = ['a','b','c']) print(df2) print(df3) # columns参数可以增加和减少现有列，如出现新的列，值为NaN....sort_values pandas中可以使用sort_values()方法将Series、DataFrmae类对象按值的大小排序。

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