Pandas:如何根据多列的条件将值替换为np.nan - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

发布

数据科学家私藏pandas高阶用法大全 ⛵

如下例，我们可以使用pandas.melt()将多列（“Aldi”、“Walmart”、“Costco”）转换为一列（“store”）的值。...中的数据，如果 df1 和 df2 中的数据都为空值，则结果保留 df1 中的空值(空值有三种：np.nan、None 和 pd.NaT)。...我们可以根据名称中的子字符串过滤 pandas DataFrame 的列，具体是使用 pandas 的DataFrame.filter功能。...DataFrame 在我们处理数据的时候，有时需要根据某个列进行计算得到一个新列，以便后续使用，相当于是根据已知列得到新的列，这个时候assign函数非常方便。...，我们不用关心它是如何抓取网站HTML的。

6.7K3 0

数据科学 IPython 笔记本 7.7 处理缺失数据

在本节中，我们将讨论缺失数据的一些一般注意事项，讨论 Pandas 如何选择来表示它，并演示一些处理 Python 中的缺失数据的 Pandas 内置工具。...例如，如果我们将整数数组中的值设置为np.nan，它将自动向上转换为浮点类型来兼容 NA： x = pd.Series(range(2), dtype=int) x ''' 0 0 1 1...还会自动将None转换为NaN值。...虽然与 R 等领域特定语言中，更为统一的 NA 值方法相比，这种黑魔法可能会有些笨拙，但 Pandas 标记值方法在实践中运作良好，根据我的经验，很少会产生问题。...转换为float64 np.nan boolean 转换为object None或np.nan 请记住，在 Pandas 中，字符串数据始终与object dtype一起存储。

5.1K2 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

在 Pandas DataFrame 中应用 IF 条件的5种方法

本文介绍 Pandas DataFrame 中应用 IF 条件的5种不同方法。...(1) IF condition – Set of numbers 假设现在有一个由10个数字构成的DataFrame，想应用如下的 IF 条件值 True > 4时，填值 False...IF 条件，有时你可能会遇到将结果存储到原始DataFrame列中的需求。...`set_of_numbers`: [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,0,0] 计划应用以下 IF 条件，然后将结果存储在现有的set_of_numbers列中: 如果数字等于0，将该列数字调整为...然后，可以应用 IF 条件将这些值替换为零，如下为示例代码: import pandas as pd import numpy as np numbers = {'set_of_numbers': [

11.5K3 0

Pandas数据处理1、DataFrame删除NaN空值(dropna各种属性值控制超全)

，可以在很多AI大佬的文章中发现都有这个Pandas文章，每个人的写法都不同，但是都是适合自己理解的方案，我是用于教学的，故而我相信我的文章更适合新晋的程序员们学习，期望能节约大家的事件从而更好的将精力放到真正去实现某种功能上去...axis, …]) #填充空值 DataFrame.replace([to_replace, value, …]) #值在“to_replace”替换为“value”。...) 有2个nan就会删除行 subset属性值我这里清除的是[name,age]两列只要有NaN的值就会删除行 import pandas as pd import numpy as np df.../列的值，填充当前行/列的空值。...如果method被指定，对于连续的空值，这段连续区域，最多填充前，limit 个空值（如果存在多段连续区域，每段最多填充前 limit 个空值）。

4.8K2 0

Python数据科学（六）- 资料清理(Ⅰ)1.Pandas1.资料筛选2.侦测遗失值3.补齐遗失值

1.资料筛选 #存储元素与切割 import pandas as pd df = pd.DataFrame(info) df.ix[1] # 查看特定的列 df[['name', 'age']] # 查看特定列的特定内容...=True) 根据位置取值 # iloc可以根据位置取值 df.iloc[1] # 查看1,3,5 列的数据 df.iloc[[1,3,5]] 根据索引取值 # 使用ix取值,通过行号索引 df.ix...(thresh=2) 2.舍弃含有缺失值的列增加一包含缺失值的列 df['employee'] = np.nan 舍弃皆为缺失值的列 df.dropna(axis=1, how = 'all')...使用0值表示沿着每一列或行标签\索引值向下执行方法使用1值表示沿着每一行或者列标签模向执行对应的方法下图代表在DataFrame当中axis为0和1时分别代表的含义(axis参数作用方向图示): 3...# 把暂无资料替换成物业费 df[df['物业费'] == ‘暂无资料’， ‘物业费’] = np.nan # 在打开文件的时候，直接把暂无资料替换成缺失值 df = pandas.read_csv

2.5K3 0

数据分析之Pandas(一)

今天主要是学习pandas，下面一起来实战吧！ Pandas是基于Numpy构建的，让Numpy为中心的应用变得更加简单。...2018-08-23 12 13 14 15 2018-08-24 16 17 18 19 2018-08-25 20 21 22 23 ''' 4.3 根据条件设置...# 根据条件设置 # 更改B中的数，而更改的位置取决于4的位置，并设相应位置的数为0 df.B[df.A>4] = 0 print(df) ''' A B C...[2,:]=np.nan df.ix['20180823'] = np.nan print(df) 5.Pandas处理丢失数据 5.1 创建含NaN的矩阵 # Pandas处理丢失数据 import...pandas as pd import numpy as np # 创建含NaN的矩阵 # 如何填充和删除NaN数据dates = pd.date_range('20180820',periods=6

1.6K2 0

用Pandas处理缺失值

例如，当我们将整型数组中的一个值设置为 np.nan 时，这个值就会强制转换成浮点数缺失值 NA。...(range(2), dtype=int) x 0 0 1 1 dtype: int32 x[0] = None x 0 NaN 1 1.0 dtype: float64 除了将整型数组的缺失值强制转换为浮点数...， Pandas 还会自动将 None 转换为 NaN。...强制转换为 float64 np.nan floating 浮点型无变化 np.nan boolean 布尔类型强制转换为 object None 或 np.nan 需要注意的是， Pandas...，因为可能有时候只需要剔除全部是缺失值的行或列，或者绝大多数是缺失值的行或列。

3.4K1 0

30 个小例子帮你快速掌握Pandas

missing_index = np.random.randint（10000，size = 20）接下来将某些值更改为np.nan（缺失值）。...df.isna().sum().sum() --- 0 9.根据条件选择行在某些情况下，我们需要适合某些条件的观察值（即行）。例如，下面的代码将选择居住在法国并且已经流失的客户。...第一个参数是位置的索引，第二个参数是列的名称，第三个参数是值。 19.where函数它用于根据条件替换行或列中的值。默认替换值是NaN，但我们也可以指定要替换的值。...符合指定条件的值将保持不变，而其他值将替换为指定值。 20.排名函数它为这些值分配一个等级。让我们创建一个根据客户余额对客户进行排名的列。...method参数指定如何处理具有相同值的行。first表示根据它们在数组（即列）中的顺序对其进行排名。 21.列中唯一值的数量使用分类变量时，它很方便。我们可能需要检查唯一类别的数量。

13.1K1 0

python数据分析笔记——数据加载与整理

2、当文件没有标题行时可以让pandas为其自动分配默认的列名。也可以自己定义列名。 3、将某一列作为索引，比如使用message列做索引。通过index_col参数指定’message’。...也可以根据多个键（列）进行合并，用on传入一个由列名组成的列表即可。...（2）将‘长格式’旋转为‘宽格式’ 2、转换数据（1）数据替换，将某一值或多个值用新的值进行代替。（比较常用的是缺失值或异常值处理，缺失值一般都用NULL、NAN标记，可以用新的值代替缺失标记值）。...一对一替换：用np.nan替换-999 多对一替换：用np.nan替换-999和-1000. 多对多替换：用np.nan代替-999,0代替-1000. 也可以使用字典的形式来进行替换。...（2）离散化或面元划分，即根据某一条件将数据进行分组。利用pd.cut（）方式对一组年龄进行分组。默认情况下，cut对分组条件的左边是开着的状态，右边是闭合状态。

6.9K8 0

超全的pandas数据分析常用函数总结：上篇

.str.lower() # 全部小写 4.5 数据替换 data['origin'].replace("america","America",inplace=True) # 将第一个值替换为第二个值...data['money'].replace(-10,np.nan,inplace=True) # 将负值替换为空值 data['money'].replace(np.nan...,data['money'].mean(),inplace=True) # 将空值替换为均值 data['money'] 输出结果： ?...('str') # 将id列的类型转换为字符串类型。...常见的数据类型对照 ? 4.8 更改列名称 data.rename(columns={'id':'ID', 'origin':'产地'}) # 将id列改为ID，将origin改为产地。

4K3 1

Pandas部分应掌握的重要知识点

6、根据给定条件查询数据实现要领有两个： ① 因为多数条件都会涉及列标签，因此都要使用loc索引器（而非iloc索引器）； ② 因为通常是寻找满足条件的行，所以索引器内部需要在行的维度上表达查询条件...可以查看drop函数的相关帮助信息。四、数据框的合并问题：有两个数据框，如下图所示，现在期望将它们合并成如下图所示的效果，该如何做？...子句） ② filter函数返回满足过滤条件的分组中的记录，而不是满足条件的分组 ③ 其参数必须是函数，本例中lambda函数的形参x代表每个分组 ④ 当组对象存在多列时，filter的过滤条件要求显式的指定某一列...六、处理缺失值 1、Pandas中缺失值的表示 Pandas表示缺失值的一种方法是使用NaN(Not a Number)，它是一个特殊的浮点数；另一种是使用Python中的None；Pandas会自动把...() （2）统计一维的data中缺失值的个数： data.isnull().sum() 2 （3）统计二维的df中缺失值的个数： df = pd.DataFrame([[1, np.nan,

1.3K0 0

收藏|Pandas缺失值处理看这一篇就够了！

具体实践上通常是估计出待插补的值，然后再加上不同的噪声，形成多组可选插补值。根据某种选择依据，选取最合适的插补值。...每个插补数据集合都用针对完整数据集的统计方法进行统计分析。对来自各个插补数据集的结果，根据评分函数进行选择，产生最终的插补值。...它的好处就在于，其中前面提到的三种缺失值都会被替换为统一的NA符号，且不改变数据类型。 s_original[1] = np.nan s_original ?...问题与练习问题【问题一】如何删除缺失值占比超过25%的列？...可以查看缺失值出现的比例；查看缺失值之间的关联性；查看总体的缺失信息；根据缺失信息判断是否为有效数据；根据缺失信息清洗数据等等。

4.2K4 1

一篇文章就可以跟你聊完Pandas模块的那些常用功能

它包括了行索引和列索引，我们可以将 DataFrame 看成是由相同索引的 Series 组成的字典类型。...如何用 SQL 方式打开 Pandas Pandas 的 DataFrame 数据类型可以让我们像处理数据表一样进行操作，比如数据表的增删改查，都可以用 Pandas 工具来完成。...A”，“B”，“C”和“D”列中的所有NaN元素分别替换为0,1,2和3。...==1)].count()) pandas.Series.map 根据输入的对应关系映射系列的值。...用于将系列中的每个值替换为另一个值，该值可以从函数，a dict或a 派生Series。

5.8K3 0

数据科学篇| Pandas库的使用（二）

6.4K2 0

数据科学篇| Pandas库的使用

7.3K2 0

小白也能看懂的Pandas实操演示教程(下)

今天主要带大家来实操学习下Pandas，因为篇幅原因，分为了两部分，本篇为下。上篇内容见：小白也能看懂的Pandas实操演示教程(上)。...5 pandas实现SQL操作 pandas实现对数据的增删改查增：添加新行或增加新列 dict={'Name':['LiuShunxiang','Zhangshan'], 'Sex':['...改：修改原始记录的值如果发现表中的数据错了，如何更改原来的值呢？尝试结合布尔索引和赋值的方法 student3 ?...Excel中预期的那样，该如何变成列联表的形式呢？...将多层次索引的序列转换为数据框的形式 s.unstack() 期中期末小张 1 2 老王 3 4 以上是对序列的多层次索引，接下来将对数据框的多层次索引,多层索引的形式类似excel中的如下形式

2.8K2 0

Python数据分析实战之技巧总结

—— Pandas的DataFrame如何固定字段排序 —— 保证字段唯一性应如何处理 —— 透视表pivot_table函数转化长表注意问题 ——Pandas的DataFrame数据框存在缺失值NaN...运算如何应对 ——如何对数据框进行任意行列增、删、改、查操作 —— 如何实现字段自定义打标签 Q1：Pandas的DataFrame如何固定字段排序 df_1 = pd.DataFrame({"itemtype...Q4、数据运算存在NaN如何应对需求：pandas处理多列相减，实际某些元素本身为空值，如何碰到一个单元格元素为空就忽略了不计算，一般怎么解决！...([8, 9, 10]) # 删除多列 df3=df3.dropna() # 删除带有Nan的行 df3=df3.dropna(axis = 1, how = 'all') # 删除全为Nan的列...#一般情况下，根据值大小，将样本数据划分出不同的等级方法一：使用一个名为np.select()的函数，给它提供两个参数：一个条件，另一个对应的等级列表。

2.8K1 0

数据分析之Pandas缺失数据处理

具体实践上通常是估计出待插补的值，然后再加上不同的噪声，形成多组可选插补值。根据某种选择依据，选取最合适的插补值。...])) False 3、NaT NaT是针对时间序列的缺失值，是Pandas的内置类型，可以完全看做时序版本的np.nan，与自己不等，且使用equals是也会被跳过 s_time = pd.Series...它的好处就在于，其中前面提到的三种缺失值都会被替换为统一的NA符号，且不改变数据类型。 s_original[1] = np.nan s_original ?...问题与练习问题【问题一】如何删除缺失值占比超过25%的列？...可以查看缺失值出现的比例；查看缺失值之间的关联性；查看总体的缺失信息；根据缺失信息判断是否为有效数据；根据缺失信息清洗数据等等。

1.9K2 0

python使用pandas的常用操作

： import pandas as pd import numpy as np # 创建一个包含缺失值的 DataFrame data = { 'A': [1, 2, np.nan, 4],...) # 使用每列的均值填充缺失值 df_filled_mean = df.fillna(df.mean()) print(df_filled_mean) # 使用每列的中位数填充缺失值 df_filled_median...重塑数据通常包括将数据从宽格式转换为长格式，或从长格式转换为宽格式。...1. pivot 和 pivot_table pivot 方法用于将长格式数据转换为宽格式数据，类似于 Excel 中的数据透视表。...30 2 2024-06-01 杭州 20 3 2024-06-02 杭州 40 3. stack和 unstack stack 方法将数据的列索引转换为行索引

1.6K1 0

玩转Pandas，让数据处理更easy系列4

02 Pandas核心应用场景按照使用逻辑，盘点Pandas的主要可以做的事情：能将Python, Numpy的数据结构灵活地转换为Pandas的DataFrame结构(玩转Pandas，让数据处理更...接下来，按照以上未涉及的思路陆续推送，欢迎补充和指正。 03 多Index层级结构 Pandas中什么是有层次的数据呢？简单来说，就是构造了一个有层次的Index实例，其他没什么不同。...4.2 sort Pandas的排序操作提供了2个主要的API，分别按照值排序和索引排序。...按照col1和col3这两列的值排序结果如下： sort_1_3 = df.sort_values(by=['col1', 'col3']) sort_1_3 排序后的结果如下所示： ?...默认情况下，排序中等于NaN的值相应地位于后面，如果设置na_position='first'，才会将NaN值位于前面；排序默认不是就地排序，inplace=False；多列排序中，第一个参数是主排序字段

1.2K3 1

点击加载更多

数据科学家私藏pandas高阶用法大全 ⛵

数据科学 IPython 笔记本 7.7 处理缺失数据

在 Pandas DataFrame 中应用 IF 条件的5种方法

Pandas数据处理1、DataFrame删除NaN空值(dropna各种属性值控制超全)

Python数据科学（六）- 资料清理(Ⅰ)1.Pandas1.资料筛选2.侦测遗失值3.补齐遗失值

数据分析之Pandas(一)

用Pandas处理缺失值

30 个小例子帮你快速掌握Pandas

python数据分析笔记——数据加载与整理

超全的pandas数据分析常用函数总结：上篇

Pandas部分应掌握的重要知识点

收藏|Pandas缺失值处理看这一篇就够了！

一篇文章就可以跟你聊完Pandas模块的那些常用功能

数据科学篇| Pandas库的使用（二）

数据科学篇| Pandas库的使用

小白也能看懂的Pandas实操演示教程(下)

Python数据分析实战之技巧总结

数据分析之Pandas缺失数据处理

python使用pandas的常用操作

玩转Pandas，让数据处理更easy系列4

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐