用空的python pandas替换NaN
空的Python Pandas是指一个空的Pandas数据结构，用于替换NaN（Not a Number）值。NaN是Pandas中用于表示缺失值或无效值的特殊标记。
Pandas是一个强大的数据分析工具，提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具。其中最常用的数据结构是Series和DataFrame。Series是一维标记数组，类似于带标签的数组，而DataFrame是二维表格数据结构，类似于关系型数据库中的表。
在Pandas中，NaN值表示缺失值或无效值。当数据中存在缺失值时，可以使用空的Python Pandas对象来替换这些NaN值。空的Python Pandas对象可以通过Pandas提供的一些方法来创建，例如使用pd.DataFrame()创建一个空的DataFrame对象，使用pd.Series()创建一个空的Series对象。
空的Python Pandas对象的优势在于可以方便地进行数据操作和分析。通过将NaN值替换为空的Python Pandas对象，可以更好地处理数据集中的缺失值，避免在数据分析过程中出现错误或偏差。
空的Python Pandas对象适用于各种应用场景，包括数据清洗、数据预处理、数据分析和机器学习等。在数据清洗和预处理过程中，可以使用空的Python Pandas对象来填充缺失值，使数据集完整。在数据分析和机器学习过程中，可以使用空的Python Pandas对象来处理缺失值，以确保模型的准确性和可靠性。
腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品，其中包括与数据分析和处理相关的产品。例如，腾讯云提供了云数据库CDB、云数据仓库CDW、云数据湖CDL等产品，用于存储和处理大规模数据。此外，腾讯云还提供了云服务器CVM、云原生容器服务TKE、云函数SCF等产品，用于部署和运行应用程序。具体的产品介绍和链接地址可以参考腾讯云官方网站。
总结起来，空的Python Pandas是用于替换NaN值的一种数据结构，适用于各种数据处理和分析场景。腾讯云提供了与数据分析和处理相关的产品，可以帮助用户更好地处理和分析数据。
相关·内容
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
回答已采纳
在Windows 10上运行Python3.8.1，64位。
我有一个带有两列的csv文件。第一列不在每一行上都有数值(=在带有值的单元格之间的空单元格)，第二列在每一行上都有数值。
column_1 column_2
200
13 201
202
203
204
205
129 206
16 207
208
我使用Pandas读取csv文件(如上文所示)：
df = pd.read_csv("old.csv")
我修改了Pandas，并
浏览 2提问于2020-02-20得票数 2
回答已采纳
我已经用pd.read_json()创建了一个Pandas。当我读到它时，我会得到一些只有空列表或空列表的单元格，并且我希望在某些列中检测到那些[]行，没有行。例如：
feat 1 feat 2 feat 3
0 [] [] 5
1 6 8 3
2 None 10 NaN
我希望删除行0和2，因为它们没有/NaN/空列表。我怎么能和潘达斯一起这么做？
浏览 7提问于2014-03-02得票数 5
回答已采纳
1回答
我正在寻找pandas fillna()方法将替换的有效空值的列表，例如'NaT‘，'NA'，'NULL'，’NaT‘。我在中找不到它
浏览 10提问于2018-01-11得票数 0
回答已采纳
2回答
我正在使用pandas在python中工作，并最终想运行一个随机森林。Python会出错，因为我不能将这个以空格为空值的数值列转换为浮点型。我尝试了用零和astype(浮点数)填充no，但没有成功。谢谢大家！
sm['PopHalfMile']
Out[64]:
0 2072
1 4392
2 2986
3
4
...
281 3350
282 1481
283 607
284 4708
285 4237
Name: PopHalfMile, Leng
浏览 0提问于2019-11-15得票数 1
当前，如果一个列碰巧只有空值，则会抛出一个异常，并带有以下错误：
无效:无法推断对象数组的类型，均为空
可以指定列的类型，而不是推断类型？
版本：
feather-format==0.3.1
pandas==0.19.1
样本代码：
feather.write_dataframe(pandas.DataFrame([None]*5), '/tmp/test.feather')
浏览 1提问于2017-01-03得票数 4
回答已采纳
2回答
我在查朱庇特笔记本和Python。
我目前的数据库是：
import pandas as pd
import numpy as np
dicionario = {'nome_adm': ['CC Brasil',
'ABC Futuro',
'Tabuao'],
'nome': ['brasil fundo de investimento em cotas ',
浏览 0提问于2021-04-28得票数 0
回答已采纳
1回答
Pandas库有一个非常好的函数，叫做.fillna()，可以用来填充空值
df = df.fillna(0)
我使用Datatable库来完成我的新任务，因为在Datatable中加载和处理海量数据的速度非常快。
python的Datatable库中是否存在这样的函数fillna？
或者，我们有什么替代方法来填充Datatable中缺少的值？
浏览 12提问于2020-12-23得票数 2
我正在尝试从官方的熊猫文档中做。因此，pandas.DataFrame.fillna基本上填充了dataframe的"myc“列中的NaN值，其值为1。
数据数据
df
myc B C D
0 NaN 2.0 NaN 0
1 0.2 4.0 NaN 1
2 NaN NaN NaN 5
3 NaN 3.0 NaN 4
代码1
values = {'myc': 1}
df.fillna(value=values)
结果目标1
myc B C D
0 1.0 2.0 NaN 0
1 0.2 4.0 NaN 1
浏览 5提问于2020-10-13得票数 0
回答已采纳
1回答
我的目标是传递.xlsx文件并将其转换为.csv，然后进行解析以删除.csv中的特殊字符，并在空单元格中显示"NaN“。为了做到这一点，我使用下面的代码。
如果我在控制台上运行下面的命令，后跟#df，它会在输出中显示NaN。另一方面，如果我运行代码，不能捕获.csv中的"NaN“吗？
df = pd.read_excel('C:\\Users\\1480587\\Documents\\Chander\\Elastic\\Data\\Dec_Inc_Data.xlsx')
使用以下版本的Python和Pandas。
INSTALLED VERSIONS
-----
浏览 3提问于2018-03-19得票数 0
我有一个dataframe "column“，它同时有一个空的& NaN (Null)。现在我想将空白& NaN字段替换为字符串"No Data“。请在这方面给出一些指导。我使用的是Python Pandas。
我的数据框列-
Col1
----
NaN
New York
NaN
这是我试过的-
df['Col1'] = df['Col1'].replace(r'\s+', "No Data", regex=True)
df['Col1'] = df['Col1']
浏览 2提问于2015-05-06得票数 1
我正在使用Python pandas to read_excel。这就是我正在阅读的专栏。
我的问题是read_excel没有将空单元格计算为单元格。当我使用df2=df1.iloc[0:30]时，我希望它包含那些空单元格，这样最后两个数据项就不会包含在我的数据框中(这是因为这些单元格在整个月中每天都被填充，所以这些空单元格将一直存在到这个月的最后一天)。如何确保pandas read_excel在其数据帧中包含这些空单元格？
浏览 1提问于2017-11-30得票数 1
我正在将一些csv数据导入到Pandas DataFrame中(用Python)。一个系列是指所有的数值。然而，它也包含一些虚假的"$-“元素，表示为字符串。这些都是从以前的格式中遗留下来的。如果我只是导入该系列，Pandas将其报告为一系列的“object”。
用零替换这些"$-“字符串的最佳方法是什么？或者更广泛地说，我如何用数值替换一个系列(主要是数字)中的所有字符串，并将序列转换为浮点类型？
史蒂夫
浏览 2提问于2015-10-30得票数 5
回答已采纳
3回答
我正在尝试使用列多索引数据格式，但我不太明白如何处理缺少级别的列。作为MWE，我创建了一个像这样的虚拟数据文件
In [4]: df = pd.DataFrame(
...: np.random.rand(2, 4),
...: columns=pd.MultiIndex.from_product([['A', 'B'], [1, 2]])
...: )
...: df[('C', np.nan)] = 3
...: df
Out[4]:
A
浏览 0提问于2022-04-21得票数 1
我刚接触python pandas。我需要一些帮助来删除一些有空值的行。在屏幕截图中，我需要删除使用python pandas执行charge_per_line == "-"的行。
浏览 0提问于2018-03-15得票数 32
回答已采纳
在与pandas一起使用kaggle titanic数据集时，我发现了一个用python编写显式循环的地方，但我想知道是否有更有效的方法？考虑以下程序： #!/usr/bin/python
import pandas as pd
# Assume that we have a dataframe with three fields
f = pd.DataFrame([ (0,1,1),
(1,0,0),
(1,1,1),
(1,1,0),
浏览 2提问于2014-04-27得票数 1
我的数据在4列中，在行尾用#分隔注释。在read_table中使用comment='#‘只读4列并忽略注释是很容易的。
然而，有一条线分隔了几年的数据。它是8 '-‘，没有其他的在线。我想跳过以“--”开头的整行。
编写一个删除该行的python预处理器很容易，但是如何让pandas read_table函数跳过这些行呢？我可以跳过数据中的页眉和页脚，但不能跳过非空分隔行。
谢谢你的建议。
浏览 6提问于2015-03-05得票数 1
我有两种类型的错误数据需要纠正。一个是空的，一个是南的。
>>> df_new
Volume Price
Date
2017-01-01 500 760
2017-01-02 null 760
2017-01-03 50 770
2017-01-04 null 780
另一种类型是使用NaN
>>> df_new
Volume Price
Date
2017-01-01 500 760
2017-01-02 NaN 760
2017-01-03 50 770
2017-01-04 NaN 78
浏览 1提问于2017-09-26得票数 1
回答已采纳
Python 3.9.5/Pandas 1.1.3
我使用Pandas read_csv从csv文件中读取值，并创建一个键值对的JSON文件，然后使用python的批量摄入助手将其输入到elasticsearch索引中。通常，从csv文件中的一行创建的给定JSON对象如下所示：
{
"id":1,
"org":{
"data":"ABC",
"type":"XYZ"
},
"location":"1
浏览 2提问于2021-09-14得票数 0
回答已采纳
如何确定一个字段在pandas数据框中是否不为空(‘’)且不为空？ 我正在使用if not value and pd.notna(value): 是正确的，还是有更好的API可以直接处理这个逻辑？
浏览 249提问于2021-01-13得票数 0
2回答
我正在尝试将一个数据帧(df1)与另一个数据帧(df2)合并，对于该数据帧，df2可能为空。合并条件为df1.index=df2.z (df1从不为空)，但我得到以下错误。
有没有办法让它正常工作？
In [31]:
import pandas as pd
In [32]:
df1 = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6], 'c': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'x':[], 'y':[], 'z':[]})
浏览 0提问于2015-03-03得票数 11
回答已采纳
1回答
我希望更改pandas的默认行为，以使用其他float('nan')填充空元素，而无需修改源代码。在使用NaN创建了DataFrame之后，我可以轻松地替换DataFrame.fillna()，但是我希望在所有DataFrames被实例化之前更改它们的行为。
在我的应用程序中，我使用一个库，由于某种原因，如果float('nan')出现在Python中，它会崩溃，所以我的想法是更改pandas默认填充，使float('nan')永远不会出现。有办法改变默认行为吗？
编辑：
我试过pd.set_option('mode.use_inf_as
浏览 13提问于2019-10-03得票数 1
2回答
我试图用python中的pandas和numpy创建一个空的数据帧，因此一个充满NaN的数据帧，但每次它似乎都充满了值。为什么会发生这种情况，我如何创建一个空的？
这是我已经尝试过的：
data_class_b = pd.DataFrame(np.NaN, index=range(len(df)), columns=[0,1])
data_class_b = pd.DataFrame(np.empty((len(df),2)))
我使用的方法是基于对有关制作空数据帧的问题的回答，在这些问题中，他们声明它们应该起作用。但是我没有得到想要的结果。那么如何创建一个空的数据帧呢？
浏览 0提问于2020-11-19得票数 0
3回答
我试图用python中的KNN来填充缺失的值，所以我写了这段代码，但它不起作用。我得到这个错误"ValueError:无法将字符串转换为浮点数：'normal'“.what我应该怎么做？
import pandas as pd
df = pd.read_csv(r'df.csv')
from sklearn.impute import KNNImputer
imputer = KNNImputer(n_neighbors=5)
df = pd.DataFrame(imputer.fit_transform(df),columns = df.columns
浏览 8提问于2021-05-14得票数 0
考虑以下构成的CSV：
from io import StringIO
data = """value,date
7,null
7,10/18/2008
621,(null)"""
fake_file = StringIO(data)
我想使用pandas.read_csv读取这个文件，用na_values参数处理空值，用parse_dates和date_parser处理日期。
import pandas as pd
date_parser = lambda c: pd.datetime.strptime(c, '%m/%d/%Y&
浏览 3提问于2017-10-03得票数 8
回答已采纳
我需要些帮助。我使用以下代码：
%matplotlib inline
import csv
from datetime import datetime
import numpy as np
import pandas as pd
from IPython.display import display
with open (r'C:\Users\Michel Spiero\Desktop\Analise Python Optitex\Analytics Optitex\base_entrada_python_v2.csv') as csvfile:
readCSV =cs
浏览 3提问于2017-09-10得票数 2
回答已采纳
我是熊猫图书馆的新手，用熊猫做一些关于泰坦尼克号生存数据的分析。在数据集中，年龄列中有一些单元格没有值，因此它们在数据框架中显示为'NaN‘。所以我试图用男性的平均年龄和女性的平均年龄来代替这些细胞。首先我试了这个
df[ df.Sex == "male"]['Age'].fillna( df[ df.Sex == "male" ]['Age'].mean())
好的，它可以工作，但在以后打印时不会改变数据帧中单元格的值，所以我尝试了以下方法
df[ df.Sex == "male"]['Age&#
浏览 9提问于2015-06-29得票数 1
回答已采纳
假设pandas.apply()函数不适用于空元素。但是，在下面的代码中不会发生这种情况。为什么会发生这种情况？
import pandas as pd
df = pd.Series([[1,2],[2,3,4,5],None])
df
0 [1, 2]
1 [2, 3, 4, 5]
2 None
dtype: object
df.apply(lambda x: len(x))
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <modu
浏览 0提问于2016-01-03得票数 6
回答已采纳
在使用pandas读取html文件的data....Here时，我的代码如下：
import pandas as pd
import geopandas as gpd
import requests
url=requests.get("https://www.worldometers.info/coronavirus/")
dataframe=pd.read_html(url.text)
print(dataframe)
我得到一个ValueError，显示找不到与模式'.+‘匹配的表，错误如下：
C:/Users/mayank/AppData/Local
浏览 5提问于2020-06-10得票数 0
3回答
这是一个有点宽泛的话题，但我将尝试把它缩小到一些具体的问题上。
在开始回答有关这样的问题时，我发现自己有时在制作玩具数据时遇到这样一个愚蠢的错误：
In[0]:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"values":[1,2,3,4,5,6,7,8,9]})
df[df < 5] = np.nan
Out[0]:
NameError: name 'np' is not defined
我习惯于用numpy自动导入pandas，所以在实际代码中通常不会发生这种情况。然而，这确实让我想知道为什么pandas没有自
浏览 2提问于2020-06-20得票数 6
回答已采纳
3回答
我有一个CSV，看起来像：
0 Local ID Sample ID Rev Code
1 4 2949 GGTAGTGTGTATCAGTACATG
50 441 1057 GGTAGAGACACGAGTCTAGAT
51
52
浏览 4提问于2020-03-02得票数 0
回答已采纳
我的Python代码使用pyproj转换纬度和经度。它从现有的CSV文件中读取此文件，并使用新代码写入新的CSV文件。 当它在现有CSV文件中遇到空白单元格时，它会写入新CSV文件'inf‘的单元格 我怎么才能停止它写任何东西而让单元格留空呢？ 当前Python代码 from pyproj import Transformer
import pandas
pdf = pandas.read_csv("existing_file.csv", encoding='ANSI')
transformer = Transformer.from_crs("
浏览 57提问于2020-11-06得票数 0
回答已采纳
我正在试图找到某种方法来检测是否存在伪装为字符串的空值/空值。
到目前为止，我所做的是过滤如下：
def isnull(string):
if string in [np.nan, 'None', '', 'NaN', 'nan', None]:
return True
但事实是，在我看来，这是一种肮脏的做法。
我知道每一件事都是不同的，但我认为，在使用Pandas时，知道在列中是否有像None、nan's、null和空字符串这样的词是有用的。
例如，如果我们执行一个pd.isna('Non
浏览 5提问于2022-02-16得票数 -1
我有一个数据帧列表，我正在尝试使用连接函数组合这些数据帧。
dataframe_lists = [df1, df2, df3]
result = pd.concat(dataframe_lists, keys = ['one', 'two','three'], ignore_index=True)
完整的回溯是：
---------------------------------------------------------------------------
AssertionError
浏览 0提问于2015-09-10得票数 8
我知道您可以使用pandas.DataFrame.fillna将所有的空值替换为一个系列，但是是否有一种简单的方法可以用一个系列替换所有的非空值？
或者，我已经看到df.loc[~df.isnull()]用单个值替换了所有空值，但是--是否有方法传递一个Series？
编辑:例如，我有一个名为DataFrame df的列，名为code，它包含一些空值和一些非空值。然后假设我有一个名为new_code的系列，它只包含非空值。我希望将df['code']中的所有非空值替换为new_code值(其中非空值的数量等于new_code的长度)。
浏览 4提问于2020-01-13得票数 0
回答已采纳
我正在尝试使用pandas读取数据文件， import pandas as pd
file_path = "/home/gopakumar/Downloads/test.DAT"
df = pd.read_csv(file_path, header=None, sep=';', engine='python',encoding="windows-1252") 并得到以下错误： Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in
浏览 34提问于2021-10-11得票数 0
我想将多个大小的列表从右加入到一个空的dataframe中。代码看起来就像
L1 = [1,2,3,4]
L2 = [5,1,7,10,8,2,3]
cols = ['L1', 'L2']
df = pd.DataFrame(columns=cols)
df = df.join(pd.DataFrame(L1), how="right")
df = df.join(pd.DataFrame(L2), how="right")
print(df)
但我知道这个错误：
df = df.join(pd.DataFrame(L2)
浏览 6提问于2022-06-24得票数 1
回答已采纳
4回答
首先，如果列中有超过2列为空，则跳过数据行。在此步骤之后，将过滤掉缺失值超过2列的行。 然后，由于某些列仍然有1或2列是空的。因此，我将用该行的平均值填充空列。 我可以用下面的代码运行第二步，但是，我不确定如何过滤掉缺失值超过2列的行。 我尝试使用dropna，但它删除了表中的所有列。 我的代码： import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as pp
%matplotlib inline
# high technology exports percentage o
浏览 25提问于2019-10-04得票数 0
回答已采纳
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
回答已采纳
Python版本:Python2.7.13 :：Anaconda自定义(64位) Pandas版本:熊猫0.20.2
你好,
我有一个很简单的要求。我想读取一个excel文件，并将特定的工作表写入csv文件。在编写csv文件时，应将源Excel文件中的空白值视为空白。但是，我的空白记录总是以'nan‘的形式写入输出文件。(没有引号)
我通过方法读取Excel文件
read_excel(xlsx，sheetname=‘sheet1 1’，dtype = str)
我之所以指定dtype，是因为我有一些列是数字，但应该被视为字符串。(否则，他们可能会失去领先的0，等等)，也就是说，我想读取
浏览 10提问于2017-07-17得票数 21
回答已采纳
1回答
浮点和无类型之间的标准化
、、、、
我已经将代码从Pine脚本转换为Python，但我面临一些问题。我不擅长Python。
import pandas as pd
import pandas_ta as ta
close = pd.read_csv('close-MATIC.csv')
def Z_4(src, length, smooth):
mean = ta.sma(src, length)
vlo = src - mean
std = ta.stdev(vlo, length)
value = (src - mean) / std
Wema = ta.ema(t
浏览 7提问于2022-11-05得票数 0
回答已采纳
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
回答已采纳
2回答
Python 3.9和Pandas 1.3.4
这里是df：
1 First Name Last Name fullname
2 Freddie Mercury Freddie Mercury
3 John Lennon John Lennon
4 David Bowie David Bowie
5 John Doe
6 Joseph Joseph
7 Jovi Jovi
我的代码目前只发现f
浏览 7提问于2021-11-23得票数 1
回答已采纳
2回答
我有两个不同大小的Pandas数据帧(至少500,000行)。为了简单起见，您可以将它们称为df1和df2。我感兴趣的是查找df1中没有出现在df2中的行。没有必要将任何数据帧作为另一个数据帧的子集。此外，行的顺序也不重要。
例如，i在df1中的观测可能是df2中的j第四次观测，我需要考虑它是否存在(顺序不重要)。另一件重要的事情是，这两个数据帧都可能包含空值(因此操作也必须这样做)。
这两个数据框架的一个简单示例是
df1 = pandas.DataFrame(data = {'col1' : [1, 2, 3, 100], 'col2' : [10, 11,
浏览 0提问于2018-02-20得票数 1
回答已采纳
我尝试过以下几种说法：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(index=[i for i in range(5)])
df.columns = ["res"+str(i) for i in range(5)]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "C:\Python35\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", lin
浏览 33提问于2020-02-13得票数 1
回答已采纳
我尝试使用pandas.read_csv()用python和pandas读取csv (来自)。问题出在文件的编码上。它不是UTF-8，也不是Latin1。而且我不想手动遍历所有的编解码器()。
解决方法是在Libre Office中打开该文件，将奇怪的字符替换为“-”，另存为Latin1并在Python中打开。
我如何只在Python中做到这一点？
以下代码和错误是我使用UTF-8的当前状态：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('../../Downloads/toh_dump_tab_separated/ToH_dump_tab_separat
浏览 3提问于2020-12-16得票数 1
我有一个包含空单元格的数据帧，并希望用NaN替换这些空单元格。之前在此论坛上提出的解决方案有效，但前提是单元格包含一个空格：
df.replace(r'\s+',np.nan,regex=True)
此代码在单元格为空时不起作用。有没有人建议用panda代码来替换空单元格。
浏览 3提问于2015-05-22得票数 9
2回答
我习惯于用NaN替换空字符串，并删除空数据。
import pandas as pd
import numpy as np
df.replace('', np.nan).dropna()
但是，我希望我的函数使用无服务器框架运行。我需要import numpy只是为了使用np.nan，它占用了我宝贵的250 my的包大小限制。
导入pd.np.nan是可行的，但有人警告说，pandas.np模块已被废弃，并将从未来版本的熊猫中删除。
是否有不导入numpy np.nan 而使用的解决方案？
浏览 5提问于2020-07-22得票数 2
回答已采纳
1回答
我有一个数据集如下电子邮件和购买。
Email Purchaser order_id amount
a@gmail.com a@gmail.com 1 5
b@gmail.com
c@gmail.com c@gmail.com 2 10
c@gmail.com c@gmail.com 3 5
我想找出数据集中的总人数，购买的人数，订单的总数和总收入。我知道如何通过SQL使用left join和聚合函数来实现这一点，但我不知道如何使用Python/pandas进行
浏览 1提问于2015-12-28得票数 4
回答已采纳
3回答
以下是我尝试过的以及收到的错误：
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({"A":[1,2,3,4,5],"B":[5,4,3,2,1],"C":[0,0,0,0,0],"D":[1,1,1,1,1]})
>>> df
A B C D
0 1 5 0 1
1 2 4 0 1
2 3 3 0 1
3 4 2 0 1
4 5 1 0 1
>>> import
浏览 0提问于2019-05-29得票数 1
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
