我正在合并2Dfs,df1和df2,虽然不匹配,但结果将是Nan,但我需要它的默认值为0。pd.merge(df1, df2, left_on='MortTab', right_on='MortTab', how='left',suffixes=(' ', '')) 现在我使用这种方法将Nan转换为0: for i i
因此,在第一次和第二次合并时,我希望将金额和毛价值匹配为+2或-2。但是,由于行和列都是不同的,所以我在.between上作为ValueError: Can only compare identically-labeled Series objects得到了一个值错误3 GUARD INDUSTRIES 47 74360 23/02
在使用pd.Series.value_counts时,我几乎总是添加参数dropna=False。有没有一种简单的方法可以在不创建单独函数的情况下将其设置为默认值?我()也很好奇为什么首先将默认值设置为True。import pandas as pd; import numpy as np
s = pd.Series([1,1,2,3,np.nan])
# would
我尝试设置一个匹配表,但我的基本数据包含一些错误。我的脑海中已经有了一个图像,结果是什么样子的,但直到现在,我还不知道如何接受它。也许你们中有人能帮我。基本上,我有一个基于不同小匹配表的表,我想设置一个将所有这些信息组合在一起的匹配表。我们可能会得到错误的圆。c g> 1 b NaN j 我计划逐列合并表,这意味着我从t1开始并‘合并