我有一只熊猫数据,它从桌子上提取数据。该表可以是数据库中的任意给定表。表中可能有未知的列和数据类型。我使用的数据库是Redshift。
在获得熊猫DF中的数据后,我需要检查数值/十进制类型的列中的nan值,如果有任何具有nan值的列,则需要将值更改为0。
col_list_nan = pd.columns[pdf.isna().any()].tolist()
for i in col_list_nan:
pdf = pdf[i].replace(np.nan, 0)
如何更改列值并返回保留未更改的列和替换的列(0而不是nan )的完整数据帧( dataframe )
我是Python/Pandas的新手,我正在尝试完成一个需要按年龄组“分类”的项目。以下是我的代码: #Break age groups into bins of 4 years
# Create the bins in which Data will be held
# Bins are 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10
bins = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
# Create the names for the bins
group_names = ["Age 7-10
我正在尝试创建一个列表,该列表的值为0或1(如果表的列中的值为Null或Null)。但我的名单上只有一个。
list = []
for i in range(len(df['DefaultDate'])):
if df['DefaultDate'][i] == 'nan':
list.append(0)
else:
list.append(1)
print(list)
print(df['DefaultDate'])
我有一个float64 numpy数组,它包含值和NaN的值:
[[ 5. nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan 6. nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan 7. 5. nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan nan nan 7. nan nan nan nan nan nan nan nan nan]
[nan nan nan nan 4. nan nan nan nan nan nan na
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
我有一些包含NULL、floats和偶尔的Nan的数据。我正在尝试使用python和MySqldb将这些数据插入到MySQL数据库中。
以下是插入语句:
for row in zip(currents, voltages):
row = [id] + list(row)
for item in row:
sql_insert = ('INSERT INTO result(id, current, voltage)'
'VALUES(%s, "%s
如何处理定期更新的网站中表中的nan值,有些表值有时会得到nan。
我说的是冠状病毒网站的病例表。我在for循环中有问题:这是错误
如果table.lock中的'+‘,'NewCases’和table.lock,'NewCases‘不是'nan’:
TypeError:类型为“float”的参数不可迭代
import pandas as pd
import time
import re
from datetime import datetime
print(datetime.now())
import pandas as pd
def datefo
试图替换我的数据框架中列为'nan‘的值(注意,不是'NaN')
我在excel文件中读过,然后尝试替换nan值,如下所示:
All_items_df = ALL_df[df_items].fillna(' ')
最后,我得到了一个仍然包含'nan‘的输出
All_items_df ['Colour'].head(10)
Out[]:
7 nan
8 nan
9 nan
10 nan
13 nan
14 nan
15 nan
16 nan
18 nan
19 na
您好,我在Matlab中有一列值(PDS(:,39))。此列被过滤出各种情况,并且有两个单独的标志列(PDS(:,41 81)),它们要么是0代表有效行,要么是-1代表无效行。我取有效数据的平均值,如果平均值大于0,我想使这个值无效,并再次取平均值,直到平均值低于某个值(在本例中为0.2)。下面是我的代码:
% identify the VALID values
U1 = (PDS(:,81)==0);
F1 = (PDS(:,41)==0);
% only calculate using the valid elements
shearave = mean(PDS(U1&F1,39
它分为A类和B类。 df :
Category A A A B B
CODE U-01 U-02 U-03 U-04 U-05
n1 0 1 0 2 nan
n2 1 1 0 nan nan
n3 3 0 nan 0 2 我想根据标准值"0“、">0”和nan来计算数值。 我想要的输出表将如下所示: Categ
我使用熊猫read_sql_query将MySQL数据库表中的数据读取到熊猫数据中。此表中的某些列具有所有空值。对于这些列,熊猫数据栏没有一行包含任何内容。对于所有其他列,dataframe包含有空值的NaN。有人能解释为什么所有空列都不返回吗?我如何确保我有所有的NaNs,希望不进行手动转换?我要补充的是,造成这个问题的两个列是浮动列,第三个列是类型为double,
编辑
下面是一个例子。pef和fer列包含数据库中的所有NULLS。
from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd
import math
querystr
我偶然发现了一段用gcc发出警告的代码
float f;
// Calculate a value for f
if (!f == 0.0)
{
// Handle it being non-zero
}
这可能只是另一个团队成员的错误,检查代码的真正含义是:
if (f != 0.0)
// OR
if (!(f == 0.0))
我已经更正了代码,但我只是想知道!NaN的计算结果是什么。我们在f中使用if值,所以我们不希望NaN通过检查。
我试图使用熊猫DataFrame.to_sql在我的Postgres数据库的表中插入值。在不属于任何约束的整数列中有一些nan值。
我得到以下错误:
sqlalchemy.exc.DataError: (DataError) integer out of range
当我用zéros替换nan值时,插入就会按需要进行,所以真正的nan值才是我错误的罪魁祸首。
我尝试过将nan值转换为None和np.nan,但我得到了相同的错误。所以问题是:为了让pd.to_sql正确地处理它,我需要什么样的nan格式?
我的限制是:Python2.7熊猫0.14.1,sqlalchemy 0.9.8,Post