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沙龙
1
回答
Pandas
数据
帧
仅
读取
第一个
值
,
其他
所有
值
均为
NaN
、
、
我正在尝试使用
pandas
读取
csv,然后将其插入到SQL表中。当我打印(
数据
)时,我正确地从csv中
读取
了
数据
,但是一旦我将它添加到
数据
帧
中,它只
读取
第一列,并且为csv中的
其他
值
插入
NaN
。#print(SQLInsert) cursor.execute(SQLInsert, args) conn.commit() 打印时输出(
数据<
浏览 20
提问于2021-01-22
得票数 1
回答已采纳
2
回答
过滤组上的DataFrame,其中一个组的
所有
元素都填充了一个不同的条件
、
、
、
我需要过滤不同组的
数据
帧
。
数据
框架如下: 2,2,2,2,45,80,60,70, np.
nan
, np.
nan
]}) 我的目标是返回一个
仅
包含满足以下两个条件之一的组的
数据
框
浏览 5
提问于2022-08-22
得票数 1
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3
回答
Pandas
添加多个空
数据
帧
、
、
我想创建大约10个
数据
框与我想指定的行数和列数相同。目前,我正在创建一个包含特定行的df,然后使用pd.concat将列添加到
数据
框中。我必须为每个
数据
帧
分别编写10行代码。有没有一种方法可以一次完成
所有
数据
帧
。比方说,
所有
数据
帧
都有15行50列。另外,我不想使用循环。
数据
框中的
所有
值
都是
NaN
,我想在每个
数据
框上执行不同的函数
浏览 26
提问于2021-08-27
得票数 0
2
回答
Pandas
:
仅
删除
pandas
数据
帧
中的特定重复列
值
、
、
我正在尝试删除电子邮件地址的重复
值
,只保留
pandas
数据
帧
列中的
第一个
原始
值
。然而,并不是
所有
的案例都有电子邮件地址,所以它们都有'
NaN
‘
值
。我需要根据不同的标准删除重复的
NaN
值
。现在,我希望保留与
NaN
相同的
所有
电子邮件地址,以及重复电子邮件地址的单个唯一副本。例如,下面是
pandas
数据
帧
的
浏览 37
提问于2019-04-30
得票数 1
回答已采纳
1
回答
使用大型
数据
框的行
值
-
Pandas
创建小型
数据
框
、
、
、
我有一个从Excel文件中
读取
的
pandas
数据
框。由于Excel文件中的第一行有重复的
值
,比如245, 245, 245,所以我将它们
读取
为pd.read_excel(file, 'myfile', header = None),这样我就可以防止
pandas
我尝试从df中获取第一行中的
所有
唯一
值
。(可能使用一个函数,这样我就可以应用于
所有
的迷你dfs),最后将它们附加到一个大的
数据
帧</
浏览 1
提问于2018-07-06
得票数 0
2
回答
用NA替换
pandas
数据
框中
所有
出现的
值
的快速方法
、
具体地说,我正在使用
pandas
read_csv函数
读取
文件,然后将它们作为dataframe对象进行处理,这非常有效。这是我第一次使用
pandas
,所以我仍然在习惯它包含的
所有
令人难以置信的有用功能。 我正在
读取
的csv文件使用-99.9作为标记
值
来表示NA/
NaN
。由于这与我在
其他
地方表示丢失
数据
的方式不同,因此我希望将-99.9的
所有
匹配项更改为"
NaN
“。有没有一种快速
浏览 0
提问于2013-07-05
得票数 2
回答已采纳
2
回答
将csv读入
pandas
数据
帧
,但避免
NaN
行
、
、
我有一个csv文件,其中有73行
数据
和16列,我想
读取
它并将其传递给
pandas
数据
帧
,但当我这样做时 data_dataframe = pd.read_csv(csv_file, sep = ',') 我得到了3152行和22列,73行和16列的
数据
,其余的只有纯
NaN
值
。如何告诉
pandas
读取
有效的行和列
数据
,并避免
所有
这些额外的
NaN
<
浏览 43
提问于2021-11-16
得票数 0
回答已采纳
2
回答
SimpleImputer仍在
Pandas
Dataframe中返回
NaN
值
、
、
、
我正在尝试创建一个线性回归模型,但首先我尝试使用SimpleImputer将
NaN
值
替换为列平均值。在我运行代码之后,仍然有
NaN
值
。########### model = make_pipeline(SimpleImputer(missing_values =np.
nan
浏览 2
提问于2020-07-15
得票数 0
4
回答
如何将公式应用到Dataframe大熊猫的
所有
列中
、
我有以下
数据
:data = {'MA1': [ float("
nan
"), float("
nan
"), -1, 1], 'MA3': [ 0, 0,
浏览 0
提问于2020-04-11
得票数 0
2
回答
根据特定字符串从多个excels中获取值
、
我想要根据给定字符串旁边的特定string.The
值
来获取值,但是一些excels已经合并了单元格。
浏览 28
提问于2021-06-13
得票数 0
1
回答
如何用熊猫更改现有csv的单列
、
、
我有一个.csv文件,可以用pd.read_csv()
读取
。在这个文件中,我有需要用新逻辑更新的SomeBoolean列。但是,当我再次使用pd.to_csv()编写文件时,
其他
一些列
值
会被更改,例如,sometimesNaN列有一些空
值
,这些
值
在
读取
csv时被解释为
NaN
,但是它们也被写入为
NaN
而不是空
值
。是否有一种方法可以更新SomeBoolean列而不意外地影响
其他
列(如sometimesNaN列)?1
浏览 2
提问于2021-05-19
得票数 2
回答已采纳
1
回答
pandas
连接两个不同行大小的
数据
帧
,不带
NaN
值
、
、
我正在连接两个
pandas
数据
帧
,它们具有相同的列,但行数不同。我想将
第一个
数据
帧
堆叠在第二个
数据
帧
上。
第一个
是rem_dup_pre,第二个是rem_dup_p
浏览 4
提问于2021-03-12
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如果在
pandas
dataframe中找不到
值
,则会正常失败
、
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: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
1
回答
如何在
pandas
数据
帧
中删除
所有
重复出现的项或获取唯一
值
?
、
、
、
我有一个具有多次出现特定
值
的
pandas
数据
框。我希望删除
所有
重复的
值
或替换为
NaN
,并最终获得具有任意数量的唯一
值
的列的名称。
Pandas
drop_duplicates函数只删除有重复
值
的行,但我想删除
数据
框中的
值
/单元格。对此有解决方案吗?根据下面的输入
数据
帧
,除了列"02“的第一行之外的
所有
值
在<em
浏览 56
提问于2019-04-02
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何使用Oracle表中的Nans更新
pandas
数据
帧
,使Nans变为NULL?
、
、
、
我的
pandas
数据
帧
有
NAN
值
..我正在使用'df.dropna‘方法从我的
数据
帧
中删除
所有
缺少的
值
,这样我就可以将它写回我的Oracle Database Table。但在DB表中,
NAN
值
将被替换为0,我希望它们保持为空。或者,是否可以使用包含缺少的/
NaN
值
的
数据
帧
来更新Oracle表。在
数据
浏览 7
提问于2019-11-08
得票数 0
2
回答
筛选
pandas
数据
帧
中列中的
值
大于x或
NaN
的行
、
、
、
我正在尝试弄清楚如何过滤
pandas
数据
帧
,以使特定列中的
值
要么大于某个
值
,要么为
NaN
。假设我的
数据
帧
是这样的:我试过了:和:但是
第一个
会导致错误,第二个会排除
值
为
NaN
的行。
浏览 21
提问于2020-11-13
得票数 2
回答已采纳
1
回答
在创建新的熊猫列时,在列表理解中插入
NaN
如果键不在字典中
、
、
、
我想在熊猫
数据
帧
中填充一个固定长度的列,其中包含字典中的
值
,使用列表理解。 字典将几乎
所有
唯一
值
对应的键从
数据
帧
的现有列映射到某些
值
。关键的是,并不是
所有
的唯一
值
都包含在字典中。在这种情况下,我想把熊猫-本地零
值
,
NaN
。这样,我的新列表可以与
数据
帧
中的列长度相同。对于字典中没有键值对的行,我希望得到一个完全填充的
NaN
列。但我
浏览 1
提问于2019-07-20
得票数 0
回答已采纳
2
回答
将定义的间隔限制之外的
值
设置为给定
值
(f.e.
NaN
)表示
pandas
数据
框中的列
、
、
、
具有定义的有效
值
的间隔限制,其中的
所有
pandas
数据
帧
列
值
应被设置为给定
值
f.e.
NaN
。定义极限和
数据
帧
内容的
值
可以被假定为数值类型。具有以下限制和
数据
帧
:max = 7
浏览 8
提问于2018-08-06
得票数 2
回答已采纳
1
回答
pandas
-
读取
非结构化csv并将其保存在dataframe中
、
、
我有一个非结构化的CSV,它的
所有
行都没有合适的列数。Col13Row3,Col31,Col32 Row4,,,,Col44 请注意,这是一个逗号分隔的文件,有几行甚至可能只有逗号来表示空
值
(例如,示例行4),但很少有自己的
值
可能较少,
其他
值
必须考虑为空
值
(例如,其余行) 我希望将这个原始文件按原样
读取
到
pandas
数据
帧
中,如果是Nulls,则
浏览 10
提问于2020-12-16
得票数 1
回答已采纳
1
回答
将不同类型的缺失
值
转换为
pandas
可识别的NA
、
我有一个
数据
帧
,它包含各种不同的
值
来指示缺失。我修改了它,现在它们都应该被指定为'
NaN
‘,如下所示: import numpy as np import numpy as np data = {'Name","
NAN
","NA","Na","n/a", "na", "--","
浏览 6
提问于2021-04-27
得票数 0
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