我正在尝试设置我的数据集中产品组的平均值(希望迭代每个类别并最终填充缺失的数据)它不工作(也许把它当做副本)
谢谢
浏览 5提问于2019-11-22得票数 0
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假设我有以下内容，我想将所有属于> 1的条目设置为3import pandas as pd
s[np.abs(s) > 1] = np.sign(s[np.abs(s) > 1]) * 3
我的理解是，这两个表达式的LHS返回对括号中表达式计算为True但是，检查第一个语句的LHS显示，对于选择语句为NaN的元素，它返回False。我遗漏了什么
浏览 2提问于2018-03-31得票数 2
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我有一个名为Merged的Pandas，它有一个名为RegimentalNumber的属性。我使用Pandas.Dataframe.duplicated()方法从这个数据中检索副本，如下所示：但是，结果似乎还包括作为重复的RegimentalNumber的缺失值。duplicated()方法是否使用标志或参数将缺失的值排除为重复
浏览 4提问于2016-04-26得票数 5
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如何将缺失值或具有0的值与python中Pandas中两个附近非零值的平均值相加，如图所示 ?
浏览 24提问于2021-07-23得票数 0
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我正在使用Python (Pandas)将数据从CSV转换为Parquet，以便稍后将其加载到Google BigQuery中。我有一些包含缺失值的整数列，由于Pandas0.24.0，我可以将它们存储为Int64 dtype。
是否有一种方法也使用Int64的dtype在一个拼花文件？对于缺少值的ints，我找不到一个干净的解决方案(因此它们在BigQuery中保持为整数)。导入包含缺失值的int
浏览 1提问于2019-06-03得票数 10
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我想知道如何识别我是否拥有另一个数据帧的视图或副本。给定一个pandas.DataFrame以及一个视图df1 = df.loc[ 1:2 ]df2 = df.loc[ 1:2 ].copy()>>> df0 0 422 420
>&
浏览 0提问于2015-09-15得票数 4
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我正在尝试计算数据帧中每一列的最大和最小长度，该数据帧中有一些缺失值。Pandas将这些缺失值视为"NaN“，并将长度计为3。如何在计算最大和最小长度时完全忽略缺失值？下面是我的代码： import pandas as pd maxColumnLenghts = [] maxColumnL
浏览 51提问于2020-11-06得票数 1
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我在读csv in pandas。现在，我需要填充空值并将其转储到表中。所以我就是这么做的。，以及很少缺少值的列，pandas为那些缺失的值填充空的string。因此，当将其转储到表时，pandas将列类型归类为string，并将其转储到表中。因此，本专栏将text作为数据类型(在postgres的情况下)，而不是不做任何填充缺失值的操作，而将列正确地归类
浏览 1提问于2020-03-24得票数 0
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我正在研究一个机器学习问题，在这个问题中，特征中有许多缺失值。有100个特征，我想删除那些有太多缺失值的特征(可能是缺失值超过80%的特征)。我如何在Python中做到这一点？我的数据是Pandas数据帧。
浏览 1提问于2017-08-05得票数 9
我使用pandas从dataSource.cvs文件加载数据：在pandas中，我可以清理数据，比如用0填充缺失的值。接下来，我使用DF.to_csv('temp.csv', sep=',')将DF编写为临时cvs文件，然后使用python文件处理程序再次打开该文件。但是，如果我直接做然后，它将错误消息显示<e
浏览 10提问于2016-07-25得票数 0
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大熊猫多行放大设置
、、、
根据pandas文档，应该可以使用追加不存在的行( DataFrame )，但是当检索多个缺少的键时，设置多个缺失的键会抛出一个KeyError。import pandas as pd
print(pd.有一个，但这是使用combine_first()功能解决的-- 和方法的语义似乎与简单赋值不同--在combine_first的情况下，非空值不被更新，对于update，右侧数据中的null值不会覆盖左侧的非空值这是pandas中的一个bug吗?如果
浏览 3提问于2017-01-26得票数 1
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python的NA相当于R的NA是什么？scikit-learn是如何处理缺失值的？
Python2.7和python3有区别吗？
浏览 2提问于2015-02-22得票数 30
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我有一个类似的数据框架，具有相同的数据和逻辑(就在另一个jupyter笔记本中)，但是我收到了一个警告：
/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/ipykernel_launcher.py:19: SettingWithCopyWarning:一个值试图在来自DataFrame的片的副本上设置。
浏览 2提问于2018-11-21得票数 3
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我尝试使用pandas将一个值有条件地赋值给一个列。我尝试使用pandas assign创建一个新列，如果sv_length列指定的长度值为>= 50，则标记为SV；如果长度小于50，则标记为InDel。这个简单的函数不应该是pandas的一部分吗？https://chrisalbon.com/python/data_wrangling/pandas_creat
浏览 28提问于2019-06-18得票数 0
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如果一个单元格中有NaN值，而另一个单元格中有nan值，我可以像处理其中的NaN值一样处理这两个单元格吗？
浏览 11提问于2020-04-17得票数 0
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这些存储在Pandas dataframe中，如果相关的话。 在许多其他数据中，有一些小整数。由于它们包含一些缺失值(NA)，Python默认将它们设置为float64类型。似乎有一些新的整数类型(Int64)可以处理缺失值，但对内存使用没有帮助。我给出了一些关于使用类别的想法，但我不确定这是否会在以后的管道中造成瓶颈。将float64向下转换为float32似乎是我减少内存使用的主要选择(舍入误差对我的使用并不重要)。 我有没有更好的选择来减少处理有
浏览 26提问于2020-10-22得票数 0
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当我试图将一个带有缺失值np.nan的列表分配给一个Pandas Series时，下面是用来重现这个事实的代码。import numpy as npS = pd.Series(0, index = list('ABCDE'))A 0C= [True, False, True, False, True]A
浏览 1提问于2015-12-05得票数 0
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尝试从一个Pandas数据帧中提取列的切片，转置该切片，并将其插入到不同数据帧中类似大小的行切片中。两个数据帧中的标签和索引不同。对于大型数据帧，我目前正在运行for循环，逐个单元格地复制每个值，但效率非常低。import pandas as pdnumRng = np.arange(20).reshape((5, 4))
df1如何在不对每个值进行for循环的情况下提
浏览 15提问于2019-07-10得票数 1
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, ['S1', 'S2', 'S5'], ['S1', 'S2', 'S4', 'S5']]转换为标签为'S1','S2','S3','S4','S5', 'S6'的DataFrame，如果不包含该值，
浏览 12提问于2020-02-18得票数 0
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