如何将任何值替换为不在pandas序列中前一个值的特定范围内的NAN？
要将任何值替换为不在pandas序列中前一个值的特定范围内的NaN，可以使用pandas库中的fillna方法结合shift方法来实现。
具体步骤如下：
- 导入pandas库：
import pandas as pd - 创建一个示例序列：
data = pd.Series([1, 2, 3, 10, 5, 6, 20, 8, 9]) - 定义一个特定范围的阈值：
threshold = 5 - 使用shift方法创建一个新的序列，该序列中的每个元素都是前一个元素的值：
previous_values = data.shift(1) - 使用fillna方法将原始序列中的值替换为NaN，条件是该值不在前一个值的特定范围内：
result = data.where((data - previous_values) > threshold, pd.NA)
在上述代码中，使用where方法来判断每个元素是否满足条件，如果满足条件则保留原始值，否则替换为NaN。最终得到的result序列即为替换后的结果。
这种方法可以应用于各种类型的pandas序列，包括数值型、字符串型等。根据具体的需求，可以调整阈值和条件来满足不同的替换要求。
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这个问题非常类似于这个问题，但我想使用pandas.DataFrame.query。假设我们有一个pandas.DataFrame。我喜欢使用A筛选列A的字符串长度不等于3的行。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A' : ['hi', 'hello', 'day', np.nan], 'B' : [1, 2, 3, 4]})
df.query('A.str.len() != 3')
但是，我得到了以下错误
Ty
浏览 2提问于2018-08-29得票数 3
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1回答
对于熊猫来说是个新手，所以如果之前有人问过这个问题的话，我很抱歉。
我有以下几点：
import pandas as pd
d = {
'a': [1, 2, 3, 4],
'b': [1, 2, 3, 4]
}
df = pd.DataFrame(d)
# We want to remove values above 2.
cutoff = 2
boolean_filter = df < cutoff
new_df = df[boolean_filter].dropna()
print(new_df.head())
我的理解是，如果有多种类
浏览 0提问于2018-10-04得票数 1
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1回答
我需要将两列与第三列进行比较，并获取前两列中不相同的数据。
import pandas as pd
from numpy import nan
df = pd.DataFrame ({'Want_value': ['a', 'c', 'c', 'c', 'v', 'b', nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan], 'Unwanted_value': ['r', 't', 't', '
浏览 1提问于2022-06-18得票数 2
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4回答
鉴于这一数据：
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'column1': [True,False, False, True, True],
'column2' : [np.nan,0.21, np.nan, 0.2222, np.nan],
'column3': [1000, 0, 0, 0, 0 ]}
df = pd.DataFrame.from_dict(data)
print(df)
column1 column2 column3
浏览 0提问于2019-08-21得票数 3
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我有一个名为Merged的Pandas，它有一个名为RegimentalNumber的属性。
我使用Pandas.Dataframe.duplicated()方法从这个数据中检索副本，如下所示：
In [16]: Merged[Merged.RegimentalNumber.duplicated() == True]
但是，结果似乎还包括作为重复的RegimentalNumber的缺失值。
duplicated()方法是否使用标志或参数将缺失的值排除为重复值？我查看了这个方法的，但是找不到这样的标志。
当然，我可以简单地排除如下所缺少的值：
In [17]: duplicates = Merg
浏览 4提问于2016-04-26得票数 5
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在pandas中，当我们尝试将包含NaN值的系列转换为整数时，可以使用如下所示的片段
df.A = df.A.apply(int)，我经常看到一条错误消息
ValueError: cannot convert float NaN to integer
我知道NaN值不能转换为整数。但我很好奇在这种情况下抛出的ValueError。它说float NaN不能转换为整数。
NaN值被视为浮点对象有什么具体原因吗？或者这是错误消息显示的问题吗？
浏览 2提问于2018-02-01得票数 16
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1回答
了解熊猫的滚动相关性
、、、
我正在尝试理解pandas.rolling_corr实际上是如何计算滚动相关性的。到目前为止，我一直在用numpy做这件事。我更喜欢使用pandas，因为它的速度和易用性，但我不能像以前那样获得滚动相关性。
我从两个numy数组开始：
c = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,8,7,6,5,4,3,2,1])
d = np.array([8,9,8])
现在我想计算我的数组的长度为3的窗口c的互相关。我定义了一个滚动窗口函数：
def rolling_window(a, window):
shape = a.shape[:-1] + (a.shape[-1] -
浏览 11提问于2017-12-19得票数 3
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2回答
我正在尝试将.csv中的NULL值转换为NaN，然后使用这些编辑保存一个文件。下面代码中的f在数据中的正确位置具有NaN值。但是，我无法将其另存为.csv。错误显示在代码下方。
#take .csv with NULL and replaces with NaN - write numerical and NaN values to .csv
import csv
import numpy as np
import pandas
f = pandas.read_csv('C:\Users\mmso2\Google Drive\MABL Wind\_Semester 2 2016\W
浏览 29提问于2016-08-23得票数 1
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下面是我从一个学习网站上复制的测试'NaN‘值的简单程序。我不确定赋值的用途，即missing = np.nan.The程序运行时没有任何问题，如果我省略了这个赋值。 import numpy as np
from pandas import Series, DataFrame
missing = np.nan
ser1 = Series (['row1',missing,'row3','row4',missing,'row6','row7',missing,'row9'])
se
浏览 21提问于2020-10-19得票数 0
我试图以这样一种方式填充这个'C‘列:当'A’中的值不是NaN时，'C‘从'B’中获取值，否则'C‘中的值保持不变。 代码如下： import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': ['greek', 'indian', np.nan, np.nan, 'australian'], 'B':
np.random.random(5)})
df['C'] = np.nan
浏览 11提问于2021-08-06得票数 1
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我有以下DataFrame，它由整数值组成：
df = pd.DataFrame(data=1, columns=['a','b'], index=[1,2,3])
a b
1 1 1
2 1 1
3 1 1
我想在单个单元格上设置缺失的值，当我尝试：
df.at[1,'a'] = np.nan
然后我得到了这个例外：
Traceback (most recent call last):
File "<input>", line 1, in <module>
File "
浏览 0提问于2018-11-02得票数 2
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我在Python 3中运行Pandas，我注意到以下内容：
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import DataFrame
from numpy import nan
df = DataFrame([[1, nan], [nan, 4], [5, 6]])
print(df)
df2 = df
df2.fillna(0)
print(df2)
返回以下内容：
0 1
0 1 NaN
1 NaN 4
2 5 6
0 1
0 1 NaN
1 NaN 4
2 5 6
同时
浏览 2提问于2015-12-02得票数 4
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我只想检查Pandas序列中的单个单元格是否为空，也就是检查某个值是否为NaN。
所有其他答案都适用于序列和数组，但不适用于单个值。
我试过pandas.notnull，pandas.isnull，numpy.isnan。是否有仅针对单个值的解决方案？
浏览 50提问于2015-01-03得票数 40
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3回答
我有这样的数据集：
import pandas as pd
# initialize data of lists.
data = {'name':['x', 'y', 'z'],
'value':['fb', 'nan', 'ti']}
# Create DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
现在，我想检查value的列，如果value没有'fb‘和'nan’(null值)，则计数行数。
我该怎么做
浏览 9提问于2022-05-05得票数 0
当我想要基于多个条件从数据帧访问一个值时，什么是一种优雅的失败方式：
#Select from DataFrame using criteria from multiple columns
newdf = df[(df['column_one']>2004) & (df['column_two']==9)]
如果不存在满足上述条件的值，那么pandas会返回一个keyerror。如何将NaN值存储在newdf中。
浏览 3提问于2016-06-21得票数 0
我可能走错路了。我正在寻找大约100家英国医院的邮政编码。我有一个电子表格(all_all)在英国的医院/诊所/等的总数(14,000)和他们的地址和邮政编码。
在这100家医院中，我每年都有一个手术活动的数据(脊柱)，医院名称重复了2817行。
spine.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 2818 entries, 0 to 2817
Data columns (total 7 columns):
index_col 2818 non-null float64
fyea
浏览 1提问于2019-12-09得票数 1
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假设我有以下pandas.Series：
import pandas as pd
s = pd.Series([1,3,5,True,6,8,'findme', False])
我可以使用in运算符来查找任何整数或布尔值。例如，以下所有结果都是真实的：
1 in s
True in s
然而，当我这样做时，这一点就失败了：
'findme' in s
我的解决办法是使用pandas.Series.str或首先将Series转换为列表，然后使用in操作符：
True in s.str.contains('findme')
s2 = s.tolist
浏览 10提问于2015-10-29得票数 9
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仅在Pandas中的连续NaN中的最后填写前一个和下一个有效值。如果有一个NaN，则用next和next的平均值填充。如果连续两个NaN，则计算第二个值的平均值为next和以前的有效值。
系列：
预期产出：
浏览 11提问于2022-06-02得票数 0
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如何从两个形状相同的Pandas数据中选择元素位置，其中的值在一定范围内匹配？编写这样的代码可能很简单，但我想知道是否有一种聪明的方法来使用Pandas数据帧进行条件选择(如loc)，因为我需要它来处理大型图像文件，而且我相信Pandas通常是快速高效的。
浏览 8提问于2016-10-15得票数 0
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1回答
我有一个Pandas TimeSeries，其值为<0.1，表示检测极限：
In [1]: type(ts)
Out[1]: pandas.core.series.TimeSeries
In [2]: ts[55:63]
Out[2]: Date
2006-08-07 0.8809099
2006-08-21 1.027876
2007-07-10 0.5982836
2007-07-26 0.8
2007-08-09 <0.1
2007-08-23 1.013378
2008-07-14 0.6568888
2
浏览 0提问于2013-02-12得票数 1
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2回答
我从一个Excel文件中获取了以下熊猫数据帧
我想使用Pandas通过将当前标题(前两行)转换为数据帧列来展平Excel表。这就是我想要达到的目标：
segment unit category sub_category value
seg1 kg cat01 sub_cat_1.1 1
seg2 kg cat01 sub_cat_1.1 2
seg1 kg cat01 sub_cat_1.2 3
seg2 kg cat01 sub_cat_1
浏览 14提问于2021-06-11得票数 0
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我想我在熊猫身上发现了一个虫子。我希望能得到一些帮助，要么验证这个bug，要么帮我找出我的代码中逻辑错误的位置。
我的代码如下：
import pandas, numpy, StringIO
def sq_fixer(sr):
sr = sr.where(sr != '20200229')
ranks = sr.argsort().astype(float)
ranks[ranks == -1] = numpy.nan
return ','.join(ranks.astype(numpy.str))
def correct_
浏览 3提问于2013-03-26得票数 1
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我有下面的DF，我想填入na值。 我想用以下递增的值填充它： import pandas as pd
data = [[1,1 ],[1, 1 ], [2, None], [3, None]]
df = pd.DataFrame(data, columns = ['user', 'days_unseen'])
#current behavior of ffill, leaves value the same
df['value']=df['value'].ffill()
print(df)
#desired fill -
浏览 17提问于2019-06-16得票数 2
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我有一个excel文件，内容如下：
gdp gdp (2009)
1929 104.6 1056.7
1930 173.6 962.0
1931 72.3 846.6
我想读入文件并指定第一列(没有标题信息)是一个整数。我不需要B栏
我正在使用下面的代码读取文件
import pandas as pd
from pandas import ExcelFile
gdp = pd.read_excel('gdpfile.xls, skiprows = 2, parse_cols = "A,C")
这读起来很好，除了年份都
浏览 1提问于2018-01-18得票数 1
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ValueError信息试图告诉我什么？下面的代码有什么问题，或者我期望它能工作？
在分配的两边，切片级数的长度是相同的。
import pandas as pd
d = {'A':[1,2,3,4,5], 'B':[6,7,8,9,0], 'C':[7,8,4,2,0]}
df = pd.DataFrame(data=d)
df["D"] = 0
print( len( # shows that lengths of all slices is the same: 4 4 4 4
df["D"][1:]), le
浏览 3提问于2022-09-29得票数 0
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我在试着计算正数的标准差。
np.random.seed(42)
d = pd.Series(data = np.random.randn(1000))
如果我执行以下操作：
(d.where(d>0))[-100:].std(skipna=True)
我得到了0.56972171400539895，但如果我尝试使用滚动函数，我只能得到nan
(d.where(d>0)).rolling(100).std(skipna=True).iloc[-1]
有没有办法让滚动功能发挥作用？我已经用python 3.5和pandas 0.20进行了测试
浏览 25提问于2017-07-18得票数 0
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1回答
有没有一种方法可以根据另一列的值对列中的值进行累加值，但在不再遵守条件后，重置累加值？在下图中，条件因子是'Rbin‘等于1。 ? random_data_frame = pandas.DataFrame()
random_data_frame['Rbin'] = [0,1,1,1,0,0,1,0]
random_data_frame['Rmomentum'] = [-0.07,0.03,0.06,0.005,-0.008,-0.8,0.8,-0.5]
浏览 34提问于2021-01-31得票数 2
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1回答
private void waveformProgress(double currentProgressPercentage) {
if (currentProgressPercentage < 0.0f) currentProgressPercentage = 0.0f;
if (currentProgressPercentage > 1.0f) currentProgressPercentage = 1.0f;
waveView.setProgress((float) (100.0 * currentProgressPercentage));
..
}
浏览 11提问于2017-12-29得票数 2
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我有一个Pandas数据帧，如下所示：
itm Date Amount
67 420 2012-09-30 00:00:00 65211
68 421 2012-09-09 00:00:00 29424
69 421 2012-09-16 00:00:00 29877
70 421 2012-09-23 00:00:00 30990
71 421 2012-09-30 00:00:00 61303
72 485 2012-09-09 00:00:00 71781
73 485 20
浏览 4提问于2012-11-09得票数 559
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我的数据帧包含一个分类特征'Street‘，它可以接受两个可能的值'Grvl’或'Pave‘中的一个。我正在尝试在拟合ML算法之前将这个分类特征转换为数值。我的代码如下所示
dataset['Street']=dataset['Street'].map({'Grvl':0,'Pave':1}).astype(int)
我已经用数据帧中出现次数最多的值填充了缺少的值
dataset['Street'].isnull().sum()
我收到以下错误
ValueError
浏览 6提问于2017-07-25得票数 1
考虑到这个-
import pandas as pd
s = pd.Series(['', '1', '2', '', '4', '', '6'])
为什么-
s.replace('', None).values
结果是-
array(['', '1', '2', '2', '4', '4', '6'], dtype=object)
当我预料到-
array
浏览 3提问于2016-11-17得票数 3
回答已采纳
我想在一个列中实现对excel文件的操作，该列有字符串和整数数据，但该列是对象类型。
我的数据在Excel中如下所示：(字符串和数字的组合)
Time Spent
3600
0
None
1800
0
我尝试了下面的代码
if (df['Time Spent']=='None').all():
df['Time Spent'] = 0
else:
df['Time Spent'] = df['Time Spent'].astype('int')/3600
我所犯的错误
Index
浏览 1提问于2019-07-07得票数 3
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我正在尝试从网页中将文本文件的内容导入到熊猫数据中。
但是，当我尝试使用下面的代码导入并打印列名时，我会得到以下错误。
import pandas as pd
df = pd.read_csv(
"http://cs.joensuu.fi/sipu/datasets/s1.txt",
index_col=None,
sep=" "
)
这将导致以下错误：
File "/Users/user/Desktop/Folder/Src/spiral.py", line 8, in <module>
df =
浏览 4提问于2021-11-09得票数 1
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我有类似于这篇文章的数据：
也就是说，我有一些观察会议的数据，每一次会议都有一个焦点个人。这位协调人只被记录了一次，但我想在该届会议期间填写每一行的焦点ID数据。所以，数据看起来是这样的：
Focal Session
0 NaN 1
1 50101 1
2 NaN 1
3 NaN 2
4 50408 2
5 NaN 2
基于上面链接的帖子，我使用了以下代码：
g = data.groupby('Session')
g['Focal'].transform(l
浏览 4提问于2013-09-24得票数 3
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2回答
? 在上面的数据框中，我试图使用pandas将最后一列中的NaN和负值替换为0，我在这里使用了一些建议，但这似乎也会影响其他列，并将其他列中的值替换为零。 如何将其限制为只显示选定的列
浏览 211提问于2021-08-25得票数 0
当我使用DataReader从FRED那里抓取数据时，我的DataFrame中有一些NaN值，但是在FRED官方网站上，他们的数据和图形似乎是完整的，没有丢失。所以我想知道是什么原因导致NaN值出现在我的DataFrame中？以及如何修复它？
import pandas as pd
import datetime as dt
import pandas_datareader as web
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import style
import matplotlib.ticker as ticker
style.us
浏览 5提问于2020-09-11得票数 0
因此，您可以看到，我的proteinID dataframe有4292个成员，当我试图打印它们时，我在索引13处得到一个错误，我不明白为什么。
知道怎么回事吗？
print proteinID.shape
print X_final.shape
for i,prot in enumerate(X_final):
print i
print prot
print proteinID[i]
这给了我：
(4292L,)
(4292L, 4L)
0
[ 0.01070217 0.86624627 0.30031799 1.0022054 ]
Q9BV57
1
浏览 0提问于2015-11-05得票数 0
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我正在处理一个非常大的文件，需要为每一列消除不同的异常值。
我已经能够找到异常值并用NaN替换它们，但是它将整个行都变成了NaN。我确信我错过了一些简单的东西，但我似乎找不到它。
import pandas as pd
import numpy as np
pd.set_option('display.max_rows', 100000)
pd.set_option('display.max_columns', 10)
pd.set_option('display.width', 1000)
df = pd.read_excel('
浏览 3提问于2019-04-23得票数 0
在PineScript中，有一个名为valuewhen的函数，当条件为真时，它返回源最近出现的第n个值。因此，例如，当条件为真时，索引0将返回最近的值，索引1将返回第二个最近的值。 如何在Series上使用Python中的Pandas实现这一点？PineScript中的函数签名为valuewhen(condition, source, occurrence) → series[float]
浏览 46提问于2020-12-23得票数 0
1回答
我刚接触pandas，我正在尝试更新基于'Id'列的'Text‘列。
我的数据是这样的[(1,'One'), (0, 'Zero'), (4,'Four'), (3, 'Three')]我在数据中也有一些丢失的id，对于那些丢失的id，我必须将其留空
原始数据帧
Id A Text
0 0 NaN
1 1 NaN
2 2 NaN
3 3 NaN
4 4 NaN
最终数据帧
Id A Text
0 0 Zer
浏览 9提问于2020-05-11得票数 1
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3回答
我正在阅读一堆CSV文件(随着时间的推移测量水位的数据)来对它们进行各种分析和可视化。
由于无法控制的各种原因，这些时间序列经常会丢失数据，因此我做了两件事：
我把它们算在一起
Rlength = len(RainD) # Counts everything, including NaN
Rcount = RainD.count() # Counts only valid numbers
NaN_Number = Rlength - Rcount
如果丢失的数据超过某个阈值，则丢弃数据集：
Percent_Data = Rlength/100
Five_Percent = Percent_
浏览 2提问于2015-03-12得票数 20
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我在chrome 56中测试了这段代码
我刚发现了这个奇怪的密码。
如果我在控制台const NaN = '';中键入这段代码
我收到了我期待的信息。Uncaught SyntaxError: Identifier 'NaN' has already been declared at <anonymous>:1:1
但是，如果我在函数中覆盖NaN关键字，如
function a(){ const NaN = ''; return NaN; }
它返回空字符串''。
为什么javascript关键字在功能上会被高估？
浏览 2提问于2017-04-20得票数 2
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2回答
我知道fillna()方法可以用来填充整个数据中的NaN。
df.fillna(df.mean()) # fill with mean of column.
如何将平均计算限制在NaN所在的组(和列)。
实例：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({
'a': pd.Series([1,1,1,2,2,2]),
'b': pd.Series([1,2,np.NaN,1,np.NaN,4])
})
print df
输入
a b
0 1 1
1
浏览 4提问于2015-11-30得票数 4
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我有一个这样的DataFrame：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({"A": [[np.nan, np.nan, 0], [np.nan, 1, 1], [1, np.nan, 2], [np.nan, np.nan, 3]]})
print(df)
A
0 [nan, nan, 0]
1 [nan, 1, 1]
2 [1, nan, 2]
3 [nan, nan, 3]
现在，我要删除行，其中列表的前两个元素是nans，因此可以得到以下内容：
浏览 8提问于2022-10-17得票数 0
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1回答
假设某些东西破坏了默认的256色调色板。举个例子，挑颜色108：
printf "\033]4;108;rgb:ff/00/00\033\\"
我该怎么解开这个？我已经搜索了所有当前的“重置终端”问题，并尝试过：
reset # You can't see this in the screenshot as it clears the screen
tput init
tput sgr0
printf '\e[0m'
使用测试模式，我们可以清楚地看到#108颜色仍然是b0rken：
📷
我在运行GNOME终端。
我不想做像gconftool --recu
浏览 0提问于2016-09-11得票数 1
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假设我有如下的Pandas DataFrame：
a b
0 NAN BABA UN EQUITY
1 NAN 2018
2 NAN 2017
3 NAN 2016
4 NAN NAN
5 NAN 700 HK EQUITY
6 NAN 2018
7 NAN 2017
8 NAN 2016
9 NAN
浏览 1提问于2019-02-04得票数 16
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1回答
从数据框中提取值
、、
第一个和第二个数据帧如下：
import pandas as pd
d = {'0': [2154,799,1023,4724], '1': [27, 2981, 952,797],'2':[4905,569,4767,569]}
df1 = pd.DataFrame(data=d)
和
d={'PART_NO': ['J661-03982','661-08913', '922-8972','661-00352','661-06291','&#
浏览 0提问于2018-08-15得票数 1
作为一个例子数据集-
In [12]: import numpy as np; import pandas as pd
In [24]: data_raw = pd.DataFrame([
...: ...: {'frame': 1, 'face': np.NaN, 'lmark': np.NaN, 'x': np.NaN, 'y': np.NaN},
...: .
浏览 2提问于2020-03-29得票数 2
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默认情况下，pandas.sum()将跳过NaN，因此我希望b.rolling(2).sum()也将NaN替换为0。但是，b.rolling(2).sum()生成NaN而不是0，其中b = pd.Series([np.nan, np.nan])。
浏览 3提问于2020-04-14得票数 1
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