但是,一旦我将这些方法保存到一个文件中,并读取它以在另一个.py文件中使用它,我就得到了垃圾。原因是该方法的文件没有被正确解释。在新的dataset中,列A的每个NaN都应该替换为some_mean_A。B和Z的情况相同。但这并没有发生,因为通过使用read_csv()读取方法,我得到了以下结果A some_mean_A...df.mean()
df.fillna(df_mean, inplace=True) // df is the
我正在使用pandas.read_csv()从几个csv文件导入数据。每个文件中的行数/列数是未知的。数据应为float (将n.a.替换为np.NaN),但索引包含字符串。下面是.csv文件中数据的示例: X Y Z B 2.1 8.0 0.0
C 5.4 7.1 n.a.D 7.6 5.0 5.5 我使用的代码如下: dataset = pd.read_csv</
我必须读取几个csv文件,这些文件具有相同的列,并创建了一个结果dataFrame(它包含来自每个csv文件的所有行)。我试过了,但是当我打印dataframe时,它是打印空的DataFrame守则是:list = getFilesInDir(dir) # myfunction which returns list of files.fo
当我指定index_col时,我看到熊猫对CSV的读取时间显着增加。我不明白背后的原因。你能帮助我理解为什么会发生这种情况,以及这是否真的是预期的行为?下面是我使用的代码:#save the CSV to be used
pd.DataFrame({'id':np.arange(100000000),'b':np.random.choicepd.read_csv('df_sp.csv')