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pandas中使用fillna函数填充NaN值「建议收藏」

用下一个非缺失值填充该缺失值 None:指定一个值去替换缺失值(缺省默认这种方式) 1.3 limit参数: 限制填充个数 1.4 axis参数 修改填充方向 补充 isnull 和 notnull 函数用于判断是否有缺失值数据...代码实例 #导包 import pandas as pd import numpy as np from numpy import nan as NaN df1=pd.DataFrame([[1,2,3...],[NaN,NaN,2],[NaN,NaN,NaN],[8,8,NaN]]) df1 代码结果: 0 1 2 0 1.0 2.0 3.0 1 NaN NaN 2.0...NaN 2.0 2 NaN NaN NaN 3 8.0 8.0 NaN 2.1.2 用字典填充 第key列的NaN用key对应的value值填充 df1.fillna({ 0:...3 5.0 5.0 6.0 6.0 NaN 4 7.0 5.0 7.0 4.0 1.0 还有一些pandas的基础运算请参考这篇文章->pandas | DataFrame基础运算以及空值填充

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python-for-data-重新采样和频率转换

Python-for-data-重新采样和频率转换 ? 什么是重新采样 重新采样指的是将时间序列从一个频率转换到另一个频率的过程。...向下采样:高频率—>低频率 向上采样:低频率—>高频率 但是也并不是所有的采样方式都是属于上面的两种 pandas中使用resample方法来实现频率转换 ?...import pandas as pd import numpy as np rng = pd.date_range("2020-05-10",periods=100,freq="D") ts = pd.Series...freq='5T') 开端-峰值-谷值-结束(OHLC) 在金融数据中,为每个数据桶计算4个值是常见的问题: 开端:第一个值 结束:最后一个值 峰值:最大的一个值 谷值:最小的一个值 通过ohlc聚合函数能够得到四种聚合值列的...NaN NaN NaN 2020-05-08 NaN NaN NaN NaN 2020-05-09 NaN NaN NaN NaN 2020-05-10 NaN NaN NaN NaN 2020-05

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《利用Python进行数据分析·第2版》第11章 时间序列11.1 日期和时间数据类型及工具11.2 时间序列基础11.3 日期的范围、频率以及移动11.4 时区处理时区本地化和转换11.5 时期及其

虽然本章主要讲的是pandas数据类型和高级时间序列处理,但你肯定会在Python的其他地方遇到有关datetime的数据类型。 表11-1 datetime模块中的数据类型 ?...11.2 时间序列基础 pandas最基本的时间序列类型就是以时间戳(通常以Python字符串或datatime对象表示)为索引的Series: In [39]: from datetime import...在Python中,时区信息来自第三方库pytz,它使Python可以使用Olson数据库(汇编了世界时区信息)。...pandas对象都带有一个resample方法,它是各种频率转换工作的主力函数。...resample有一个类似于groupby的API,调用resample可以分组数据,然后会调用一个聚合函数: In [208]: rng = pd.date_range('2000-01-01', periods

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Python函数 ③ ( 函数返回值定义语法 | 函数返回多个返回值 | 代码示例 )

一、函数返回值定义语法 在 Python 函数中 , 通过 return 关键字 , 可以返回一个结果给调用者 , 这个返回结果就是 函数返回值 ; def 函数名(函数参数): """函数文档字符串...(可选)""" # 函数体 return 返回值 调用函数时 , 使用 变量 可以接收函数返回值 ; 变量 = 函数(参数列表) 在函数中 , 如果遇到 return 关键字 , 则不会执行后续函数体中的代码..., 可以使用元组(tuple)或者列表(list)存储返回值 , 并将其赋值给一个变量 , 下面的代码 , 就是在函数中 , 返回了两个值 , """ 函数返回值示例 """ # 定义返回多个返回值的函数...""" 函数返回值示例 """ # 定义函数, 并设置函数返回值 def add(a, b): return a + b # 接收函数返回值 sum = add(1, 2) # 打印函数返回值...print(f"函数返回值为 {sum}") 执行结果 : 函数返回值为 3

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数据科学 IPython 笔记本 7.14 处理时间序列

在本节中,我们将介绍如何在 Pandas 中使用这些类型的日期/时间数据。这个简短的章节绝不是 PythonPandas 中可用的时间序列工具的完整指南,而是用户应如何处理时间序列的广泛概述。...我们将首先简要讨论 Python 中处理日期和时间的工具,然后再更具体地讨论 Pandas 提供的工具。在列出了一些更深入的资源之后,我们将回顾一些在 Pandas 中处理时间序列数据的简短示例。...虽然 Pandas 提供的时间序列工具往往对数据科学应用最有用,但查看它们与 Python 中使用的其他包的关系会很有帮助。...最后,我们将注意到,虽然datetime64数据类型解决了 Python 内置datetime类型的一些缺陷,但它缺少datetime提供的许多便利方法和函数。特别是dateutil。...与往常一样,你也可以使用 IPython 帮助功能,来探索和尝试可用于此处讨论的函数和方法的更多选项。 我发现这通常是学习新 Python 工具的最佳方式。

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Python 数据科学入门教程:Pandas

PythonPandas 数据分析教程 原文:Data Analysis with Python and Pandas Tutorial Introduction 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA...如果你使用的是 Python,并且通过它们的简单模块访问 Quandl 数据,那么数据将自动以数据帧返回。...为了保存到pickle,只需把它放在脚本的末尾: HPI.to_pickle('HPI.pickle') 十五、滚动应用和预测函数 这个 PythonPandas 数据分析教程将涵盖两个主题。...Pandas 数据帧映射函数到非常有用,可用于编写自定义公式,将其应用于整个数据帧,特定列或创建新列。...由于映射函数是两种方法之一,用户可以极大地定制 Pandas 可以做的事情,我们也会涵盖第二种主要方式,即使用rolling_apply。这使我们可以应用函数的移动窗口。

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python数据处理——对pandas进行数据变频或插值实例

这里首先要介绍官方文档,对python有了进一步深度的学习的大家们应该会发现,网上不管csdn或者简书上还是什么地方,教程来源基本就是官方文档,所以英语只要还过的去,推荐看官方文档,就算不够好,也可以只看它里面的...sample就够了 好了,不说废话,看我的代码: import pandas as pd import numpy as np rng = pd.date_range('20180101', periods...=40) ts = pd.Series(np.arange(1,41), index=rng)#这一行和上一行生成了一个index为时间,一共40天的数据 ts_m = ts.resample('M')...ts_m) tips:因为发生了一些事,所以没有写完这部分先这样吧,后面我再补全 结果在下面,大家看按照月度‘M’采样,会抓取到月末的数据,1月31日和2月28日,嗯,后面的asfreq()是需要的,不然返回的就只是一个..., 3]) s.interpolate() 0 0 1 1 2 2 3 3 dtype: float64 以上这篇python数据处理——对pandas进行数据变频或插值实例就是小编分享给大家的全部内容了

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Python中的时间序列数据操作总结

时间序列数据是一种在一段时间内收集的数据类型,它通常用于金融、经济学和气象学等领域,经常通过分析来了解随着时间的推移的趋势和模式 PandasPython中一个强大且流行的数据操作库,特别适合处理时间序列数据...数据类型 PythonPython中,没有专门用于表示日期的内置数据类型。一般情况下都会使用datetime模块提供的datetime对象进行日期时间的操作。...,返回一个datetime对象。...采样 resample可以改变时间序列频率并重新采样。我们可以进行上采样(到更高的频率)或下采样(到更低的频率)。因为我们正在改变频率,所以我们需要使用一个聚合函数(比如均值、最大值等)。...resample方法的参数: rule:数据重新采样的频率。这可以使用字符串别名(例如,'M'表示月,'H'表示小时)或pandas偏移量对象来指定。

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