如何添加具有处理NaN值的新列
在云计算领域中，如何添加具有处理NaN值的新列取决于所使用的具体技术和工具。以下是一种常见的方法：
- 首先，确定使用的云计算平台或框架，例如腾讯云的云服务器、云函数、容器服务等。
- 在选择的云计算平台上创建一个新的数据表或数据集，用于存储包含NaN值的列。
- 根据所选平台的要求，使用适当的编程语言（如Python、Java、Node.js等）编写代码来添加新列并处理NaN值。
- 在代码中，首先导入所需的库和模块，例如pandas、numpy等，以便进行数据处理和NaN值操作。
- 通过读取原始数据或从其他数据源获取数据，创建一个数据帧（DataFrame）对象。
- 使用数据帧对象的方法，如
fillna()，将NaN值替换为所需的值，例如0、平均值、中位数等。 - 创建一个新的列，并将处理后的数据填充到该列中。
- 最后，将更新后的数据帧保存到云计算平台上的数据表或数据集中。
这样，您就成功地添加了一个具有处理NaN值的新列。根据具体的业务需求和数据处理要求，您可以根据需要选择不同的处理方法和技术。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 云服务器（ECS）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 云函数（SCF）：https://cloud.tencent.com/product/scf
- 容器服务（TKE）：https://cloud.tencent.com/product/tke
相关·内容
我有两个环境：
环境#1:
Python3.7.5Pandas 0.23.4
环境#2:
3.8.10Pandas 1.3.4 Python
我在两个版本中都有相同的代码，没有对其进行任何修改。但是，我有这一行特定的代码，这些代码似乎导致了问题/产生了不同的输出：
df_result = pd.merge(df_l, df_r, left_on=left_on, right_on=right_on, how='inner', suffixes=suffixes)
df_l和df_r只是读取Excel文件。我在两个版本的调试器中检查了它们，它们是完全相同的，所以应该没问题。另外
浏览 1提问于2021-12-14得票数 0
回答已采纳
我有一个dataframe，我想用列的NaN替换每个列中的每个min()值，我如何做到这一点？
浏览 3提问于2022-12-02得票数 0
回答已采纳
2回答
我有一个带有200+栏的熊猫数据。我试图检查所有带有空数据的列。如何筛选/显示具有空数据的列？df.isnull().sum()列出所有列的计数，但我只希望看到列数为非零空值的列，因为列数很高。
浏览 0提问于2018-11-04得票数 1
回答已采纳
我有以下格式的数据：
fdate flag counter values
0 2008-08-18 0 0 1119881.78
1 2008-08-18 0 1 1922320.74
2 2008-08-18 0 2 3559026.11
3 2008-08-18 0 3 3510447.61
4
浏览 3提问于2018-11-16得票数 0
回答已采纳
2回答
我有一个100x19的Table。
Table的前16列包含字符，后3列包含双变量。
如何在第50行之后插入由NaN组成的3个新行，以使我的表变为103x19？
表在表单中
Subject Sex Age .... .... ... .. Var1 Var2 Var3
1 M 38 88 89 99
2 F 34 ..... .... .. ... 34 34 34
我想要类似这样的东西(在本例中，我只在第一行和第二行之间添加了一行)
Subject Sex Age .... .... ... .. Var1
浏览 1提问于2016-03-23得票数 1
我创建了一个map，其中他们的key是一个字符串，值是一个元组。我也有一个数据帧，看起来像这样 d = {'comments' : ['This is a bad website', 'The website is slow']}
df = pd.DataFrame(data = d) 的映射值This is a bad website包含如下内容 [("There isn't enough support to our site",
'Staff Not Onsite',
0.732394366
浏览 92提问于2021-02-26得票数 1
回答已采纳
我用Numpy数组的一些列创建了一个熊猫DataFrame。我想过滤其中一个列并将其分配给新列。
df = pd.DataFrame({'Signal' : signalarr, 'Signal RMS with Peaks' : RMS_Calculator(signalarr)} , columns=['Signal','Signal RMS with Peaks'])
df['Signal CMA with Peaks'] = df['Signal'].expanding(2).mean()
浏览 3提问于2021-07-16得票数 0
回答已采纳
我对潘达斯很陌生
我的数据：
df
A B
first True
second False
third False
fourth True
fifth False
期望输出
A B C
first True en
second False
third False
fourth True en
fifth False
只有当C列是True时，我才试图将函数应用到列Tr
浏览 1提问于2020-01-06得票数 3
我想连接由两个列表创建的两个数据帧：
import pandas as pd
import numpy as np
header_1 = ['A', 'B', -1, 3, 5, 7]
data_1 = ['X', 'Y', 1, 2, 3, 4]
d = pd.DataFrame(np.array([data_1]), columns=header_1)
header_2 = ['A', 'B', -2, 4, 5, 6]
data_2 = ['X', 'Z',
浏览 0提问于2016-11-10得票数 1
回答已采纳
我有一个在熊猫专栏上工作的函数。
def sales_handler(sales):
if ssn > 100 #if the value is nan, return missing
return "ok sales"
我正在将这个专栏应用到我的一个专栏中。
df['ssn'].apply(ssn_handler)
如何知道受影响的列数。除了筛选列之外，还有没有其他方法来确定这一点？
浏览 15提问于2021-02-20得票数 0
我正在尝试确定特定列(索引2)中哪些行的值为nan，然后删除具有nan的行，或者将没有nan的行移动到自己的数据帧中。有没有任何关于如何进行这两种方法的建议？
我试图创建一个包含所有行和指定列的向量，但数据类型对象给我带来了麻烦。另外，我尝试创建一个列表，并将该特定列中!= 'nan'的所有行添加到该列表中。
patientsDD = patients.iloc[:,2].values
ddates = []
for value in patients[:,2]:
if value != 'nan':
ddates.append(val
浏览 14提问于2019-10-23得票数 1
12回答
我有一只熊猫DataFrame，里面大部分都是实数，但里面也有一些nan值。
如何用列的平均值替换nans？
这个问题非常类似于这个问题：，但不幸的是，这个问题的解决方案对熊猫DataFrame无效。
浏览 14提问于2013-09-08得票数 285
回答已采纳
3回答
在我的DataFrame中，有一些列分别包含null和NaN的值，例如：
df = spark.createDataFrame([(1, float('nan')), (None, 1.0)], ("a", "b"))
df.show()
+----+---+
| a| b|
+----+---+
| 1|NaN|
|null|1.0|
+----+---+
它们之间有什么不同吗？如何处理它们呢？
浏览 0提问于2017-05-10得票数 30
回答已采纳
我有以下csv文件和记录：
A 1，B2，C 10，D 15
A 5，D10，G2
D 6，E 7
H7，G8
我的列标题/名称是: A，B，C，D，E，F，G
因此，在使用"read_csv“之后，我的初始数据成为：
A B C D E F G
A 1 B 2 C 10 D 15 NaN NaN NaN
A 5 D 10 G 2 NaN NaN NaN NaN
D 6 E 7 NaN NaN NaN NaN
浏览 5提问于2016-09-22得票数 0
1回答
我正在处理一个有45k行的数据集，我有点困惑是要删除缺失的值还是将缺失的值归责。
按列排列的缺失值分布：
📷
根据这个答案：https://stackoverflow.com/a/28199556/12298398)，我计算了包含缺失值的行数
>>> np.count_nonzero(df.isnull().values.ravel())
2057
但是，现在我有点困惑是否应该删除这些包含缺失值的行，因为删除它们将导致数据丢失，或者我应该将丢失值大于500的列归在内。
让我知道你同样的想法，谢谢
浏览 0提问于2021-11-26得票数 1
回答已采纳
2回答
我有以下格式的数据：
这些数据被加载到一只熊猫的数据中。date列是此数据的索引。我将如何使它成为列标题(必须是唯一的)，并且值对应于正确的日期。
所以看起来是这样的：
浏览 3提问于2021-11-21得票数 0
回答已采纳
如何从列表中向DataFrame添加多个空列？
我能做到：
df["B"] = None
df["C"] = None
df["D"] = None
但我做不到：
df[["B", "C", "D"]] = None
KeyError: "['B' 'C' 'D'] not in index"
浏览 13提问于2015-06-18得票数 112
回答已采纳
2回答
我试图创建一个新的列检查，检查我的颜色列和我的大小列，如果颜色是蓝色，大小大于50，那么该列应该是所有者，否则保留为空。
如果Color = Blue & Size > 50，那么Owner ELSE为空
我有以下几点：
df['Check'] = df['Color'].apply(lambda x,y: df['Owner'] if (x == 'Blue') & (y > 50) else null)
我不知道该如何做，告诉apply函数将Color包含为x，大小为y。然后，对于lambda公式中
浏览 1提问于2020-10-01得票数 0
回答已采纳
1回答
我在pandas dataframe中有一个类似这样的列，我想将它转换为多个列a、b、c、d {"a":false,"b":false}
{"a":false,"b":false,"c":true}
nan
{"a":false}
{"a":true,"d":true} 我试过了： ops = ops.join( pd.DataFrame(json.loads(d) for d in ops.pop('json_column')) ) 但是它会创建
浏览 13提问于2020-04-19得票数 1
回答已采纳
2回答
我用熊猫为python生成一个xlsx文件和另外两个文件。我以第一个作为模板，并将列与第二个文件一起归档。我写道：
df_complete['<CLIENT>']='<CLIENT>'
df_complete['Code du client *']="C-"
df_complete['Raison sociale *']=df_client['Nom_Entreprise'].str.upper()
df_complete['Libellé régime de TVA
浏览 8提问于2022-07-27得票数 0
回答已采纳
我想做一个回归，根据下面的示例表中的其他列预测“值”。数据是通过单一指标收集的，而不是跨越所有数据点收集的，因此产生了许多NaN/空白值：
value age education gender
32.3 Male
31.8 Female
32.8 High school
33.8 Technical school
26.4 College gradu
浏览 0提问于2018-12-08得票数 0
回答已采纳
我正在处理一个pandas数据帧，我希望在每一行中找到最远的非空值，然后颠倒这些值的顺序，并输出一个行值颠倒的数据帧，而不会在第一列中留下空值。本质上颠倒了列的顺序并将非空值向左移位。 在： 1 2 3 4 5
1 a b c d e
2 a b c
3 a b c d
4 a b c 输出： 1 2 3 4 5
1 e d c b a
2 c b a
3 d c b a
4 c b a
浏览 43提问于2019-08-24得票数 2
当我按列'foo‘分组时，我需要使用转换函数来和列'bar’。我使用以下代码
df.groupby(['foo'])['bar'].transform(np.sum)
然而，当'bar‘中的所有值都是NaNs时，我想要的输出是NaNs，但是上面的代码返回零。我怎么才能解决这个问题？我知道在sum函数中，我可以使用min_count =1，但我不知道如何在上面的上下文中使用它。
浏览 3提问于2022-06-06得票数 0
回答已采纳
1回答
我有以下csv文件(片段) GENDER FULL_NAME FIRST MIDDLE LAST
M Sam Co Sam Co
F Jen Hill
M Frank Hill Billy Frank Hill Billy
M Phil Tori Vega Phil Tori Vega
M Bob Smith-Oreiley Bob
浏览 26提问于2021-04-15得票数 0
回答已采纳
3回答
如果我有一个1或NaN的向量，如下所示：
[1 1 1 NaN 1 1 NaN 1 1 1 1]
如何将NaNs位置的累积和重置为零，如下所示：
[1 2 3 0 1 2 0 1 2 3 4]
理想情况下，我希望有一个矢量化的解决方案，因为我需要为大型矩阵中的每一列执行此操作，并且NaNs的位置在列中不是恒定的。
提前谢谢。
浏览 1提问于2012-10-21得票数 6
回答已采纳
我正在尝试构建一个函数来从我的数据集中消除只有一个值的列。我使用了这个函数：
def oneCatElimination(dataframe):
columns=dataframe.columns.values
for column in columns:
if len(dataframe[column].value_counts().unique())==1:
del dataframe[column]
return dataframe
问题是，该函数消除了具有多个不同值的偶数列，即具有整数的索引列。
浏览 0提问于2015-11-01得票数 2
我有两个数据框，在第一列具有相同的列名和相同的in。除了ID列之外，每个在一个DataFrame中包含值的单元格在另一个中都包含NaN。下面是它们的外观示例：
ID Cat1 Cat2 Cat3
1 NaN 75 NaN
2 61 NaN 84
3 NaN NaN NaN
ID Cat1 Cat2 Cat3
1 54 NaN 44
2 NaN 38 NaN
3 49 50 53
我希望将它们合并到一个D
浏览 0提问于2014-08-06得票数 4
回答已采纳
我想使用MultiIndex DataFrame轻松地选择DataFrame的部分。我创建了一个空DataFrame，如下所示：
mi = mindex = {'input':['a','b','c'],'optim':['pareto','alive']}
mi = pd.MultiIndex.from_tuples([(c,k) for c in mi.keys() for k in mi[c]])
mc = pd.MultiIndex(names=['Generatio
浏览 1提问于2018-10-10得票数 2
回答已采纳
假设我有一个数据
df = pd.Dataframe({'A': [6,5,9,6,2]})
我也有一个数组/系列
ser = pd.Series([5,6,7])
如何将本系列作为新列插入到现有的df中，但从特定索引开始，而将缺失的索引“填充”为nan (我认为熊猫会自动这样做)。
即。psuedo代码：
insert ser into df at index 2 as column 'B'
示例输出
A B
----------
1| 6 | Nan
2| 5 | 5
3| 9 | 6
4| 6 | 7
5| 2 | Nan
浏览 4提问于2020-04-15得票数 1
回答已采纳
1回答
在这里，我附加了一个虚拟数据，其中，列不一致，意味着，有时某些字段不存在，如何分隔和填充列如果它是‘无’，只要假设所有这些列都是要素
虚拟数据帧：
feature1 : abc
feature2 : bfj
feature4 :
feature5 : re
feature1 : werq
feature3 : kgh
feature4 : hjyj
feature5 : re
feature1 : hg
feature2 : jhgyj
feature3 : ytyitli
feature4 : guyhk
feature5 : yyjhj
feature2
浏览 11提问于2019-07-05得票数 2
回答已采纳
3回答
在Pandas数据帧中，我想过滤掉所有超过2个NaN的行。
本质上，我有4列，我只想保留那些至少有2列有限定值的行。
有人能建议一下如何实现这一点吗？
浏览 10提问于2014-04-22得票数 9
回答已采纳
14回答
如果熊猫的数据中包含可能的NaN值，那么这些数据散落在这里和那里：
问题：如何确定哪些列包含NaN值？特别是，我能得到包含NaNs的列名列表吗？
浏览 0提问于2016-03-25得票数 251
回答已采纳
2回答
我正在尝试用随机数填充我的连续变量列中的空值。我尝试了下面的代码，但似乎不能用随机数填充空值。有什么想法吗？
df.mask(np.random.choice([True, False], size=df.shape, p=[.2,.8]))
浏览 1提问于2021-11-28得票数 0
1回答
用南的熊猫系列制作套装
、、、、
我用熊猫来清理一些数据文件和验证内容。在验证中，我将每一列的内容与一组期望值进行比较。
for col_name, expected in expected_dict.items():
col_values = set(df[col_name])
if not col_values.issubset(expected):
raise ValueError(str(col_values - expected),'in',col_name)
我在NaN上遇到了一些意想不到的行为，具体来说，set(series)将每个NaN作为一个唯一的元素。我想出了
浏览 0提问于2018-07-18得票数 1
回答已采纳
我想要在熊猫的dataframe中创建一个新列，该列的计算结果为True、False或NaN，这取决于在同一数据same中的另外两列中找到的值，该列还仅包含True、False或NaN值。具体来说，如下所示，新列中的行值应该是：(a)如果引用列值中的任一值为True，则为True；(b)如果两个引用列值为False，或者如果它们是False和NaN的组合，则为False；如果两个引用列值都为NaN，则为NaN。
col_A + col_B => new_col (期望值)
真+真=>真
真+假=>真
True + NaN => True
假+假=>
浏览 1提问于2019-05-01得票数 1
回答已采纳
我的数据帧有80列乘以100万行。
数据集中有很多NaN，如果我丢弃所有的NA值，我会丢失太多的数据，使其变得无用。
我想知道是否有一种方法可以遍历这些列，当它稍后进行任何计算时，比如均值、中值、模式或更高级的计算，它只是假装这些值不在那里。
它并不总是像NaN一样，它有时包含像“无限”这样的值，应该忽略。
有没有类似这样的东西：
Find NaN and Infinity in Dataframe, flag them and DO NOT CONSIDER them IN CALCULATIONS
我试着找到一个命令来做这件事，但是任何关于它的信息，也许我只是在做傻事。
浏览 6提问于2021-03-03得票数 3
回答已采纳
我有一个熊猫的dataframe，在这里我需要创建新的列基于值从其他列在dataframe。这是数据文件
人城国家
美国芝加哥伊利诺伊州
美国亚利桑那州凤凰城
美国加州圣迭戈
我想根据状态中的值创建两个新列
创建新列df"city-north“= df'city‘，其中state = "Illinois"Create新列df"city-south”= df'city’，其中的州不等于“伊利诺斯州”。
我试过了
df.loc[((df['state'] == 'Illinois')), 'city-north
浏览 6提问于2020-08-16得票数 1
回答已采纳
我有一个名为"both“的5kx2列数据帧。我想通过用相邻列的值替换一列中的任何NaN值来创建一个新的5kx1 DataFrame或列(无关紧要)。
例如：
Gains Loss
0 NaN NaN
1 NaN -0.17
2 NaN -0.13
3 NaN -0.75
4 NaN -0.17
5 NaN -0.99
6 1.06 NaN
7 NaN -1.29
8 NaN -0.42
9 0.14 NaN
因此，例如，我需要将第1到5行第一列中的NaNs与第二列中相同行中的值进行交换，以获得以下形式的新df：
浏览 0提问于2020-02-09得票数 2
1回答
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
我有一个主要是字符串的(120010)的大数据帧，其中我必须在现有的引用列'Y‘的基础上添加一个新的列'Z’，它的值是'A'，'B'，'C'，或者未知(NaN或其他)，我需要从df中的三个相应的列中选择一个，比如'D'，'E'，'F'，或者输出NaN，并将这个值附加为列'Z‘。我目前有以下代码： df = pd.DataFrame({'T': {0: '.', 1: '.', 2: '.', 3: '.
浏览 24提问于2019-04-22得票数 2
回答已采纳
1回答
我需要插入一些分类的excel行。 下面是我的输入excel Level Module STD AREA MEM_AREA CM AREA HM AREA TOTAL_AREA Category
3 Module3 60 10 20 80 总面积是STD_AREA，MEM_AREA，CM_AREA和HM_AREA的总和。我必须把上面的行分成两行。如果存在任何行，我需要跳过它并添加剩余的行。 我必须添加新的行，第一行与CM_Area值到HM_Area新列，其余都是空的，第二行与STD_AR
浏览 17提问于2019-09-11得票数 0
我有一个名为配料的列，其中有多个项目。如何将它们分别放在不同的列中？
Eg: Type Ingredients
Hybrid 18.7% THC
1.62% Total Terpenes
0.61% Myrcene
Indica 0.61% Myrcene
0.35% Ocimene
0.18% Limonene
我想把成分列分成多个列，如四氢呋喃，月桂烯，罗勒烯，柠檬烯等，每个列描述它的百分比
浏览 0提问于2020-05-04得票数 0
1回答
我有一个数据，在“类型”列中，我有一组货币。我基于这些货币创建了新的专栏。但我不确定如何给出一个条件，比如如果类型是btc，那么就创建这些列，比如wise我在那个列中有更多的类别。示例数据如下所示。 给定： Type Last
ada 3071.56
ada 3097.82
btc 1000.00
ada 2000.00
btc 3000.00
eur 1000.00
eur 1500.00 期望值： Type Last changbtwr
浏览 27提问于2019-04-26得票数 1
回答已采纳
这里是Python新手。我确信我在问一个琐碎的问题，但是在做了一些google之后，我不幸地没有想出一个解决方案。因此，它是这样的:如果我有这样的数据文件：
raw_data = {'first_name': ['Jason', 'Molly', 'Tina', 'Jake', 'Amy'],
'last_name': ['Miller', 'Jacobson', 'Ali', 'Milner', 'C
浏览 1提问于2018-10-19得票数 3
回答已采纳
2回答
问:如何根据变量对df进行分组，如何使用for循环进行计算？
任务是根据列中的值进行条件计算。但是计算常数取决于参考列中的值。考虑到这个df
In [55]: df = pd.DataFrame({
...: 'col1' : ['A', 'A', 'B', np.nan, 'D', 'C'],
...: 'col2' : [2, 1, 9, 8, 7, 4],
...: 'col3': [0, 1, 9, 4, 2,
浏览 0提问于2018-06-27得票数 1
回答已采纳
2回答
我试图创建一个基于groupby函数的新列，但是我遇到了一个错误。在下面的示例数据中，我希望创建一个新的列，其中只有在与每个用户的最大seq变量对应的行中才有一个新的整数。因此，例如，user122在第3行中只有一个数字，其中seq是3(这个用户最高的seq号)。
df = pd.DataFrame({
'user':
{0: 'user122',
1: 'user122',
2: 'user122',
3: 'user124',
4: 'user125',
5: &#
浏览 7提问于2022-10-11得票数 0
3回答
在pandas dataframe中，如何删除某一列后面有零的所有行。例如
from pandas import DataFrame
df = DataFrame({'a' : [0,1,1,0,0,0,0], 'b' : [0,1,-1, 1,0,0,0], 'c': [1,4,5,6,7,0,0]}).T
df：
0 1 2 3 4 5 6
a 0 1 1 0 0 0 0
b 0 1 -1 1 0 0 0
c 1 4 5 6 7 0
浏览 2提问于2015-01-29得票数 1
1回答
我需要通过列表布尔构建两个新列。这是用于移动数据分类的。
样本数据：
mobile_phone
85295649956
85398745632
8612345678945
34512654
这是我的密码：
import csv
import re
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('test.csv',delimiter='|',dtype = str)
a = r'852[4-9]|853[4-9]|86'
print(list(map(lambda x: bo
浏览 5提问于2022-01-05得票数 0
回答已采纳
2回答
我有一个具有以下设置的数据文件。
a foo b foo c foo Set
0 first second third fourth
目标是将所有列与foo合并为其标题名称，并输出以下内容：
All_foo Set
0 first fourth
1 second
2 third
我尝试了以下几点：
df2 = df.unstack().reset_index(drop=True).rename('All_foo').to_frame()
这为我提供了一列合并了所有值的列。如何使解堆栈过程基于一个条件，以便能够得到
浏览 3提问于2020-01-24得票数 1
回答已采纳
1回答
我有一个dataframe，它由像x和v这样的检查点组成，用下面的行替换为booleans：
df.replace({'v': True, 'x': False}, inplace=True)
在运行df.replace()之前，根据df.dtypes，所有列的类型都是object。在replace()之后，除了一个类型为bool的列之外，其他所有列都仍然是object，并且其中的值都是numpy.bool_类型。Pycharm为True值显示这个红色背景的特定列，如下所示。
为什么会发生这种事？object不适合存储布尔人吗？为什么pandas要为这
浏览 0提问于2018-06-10得票数 3
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
