# coding:utf-8 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.interpolate import interp1d data = pd.read_excel('指数.xlsx',header=None,index_col=None) # 数据信息 # print(data.info()) # 查看空值 isnull = data[1].isnull() # pri…

Python Pandas 空值 pandas 判断指定列是否(全部)为NaN(空值) import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({"a": ["aa", np.NAN, np.NAN], "b": [3, np.NAN, 2]}) 判断某列是否有NaN >>> df.a.isnull().any() True 判断是否全部为 NAN >>>…

1.空值 1.1 有两种丢失数据: None: Python自带的数据类型 不能参与到任何计算中 np.nan: float类型 能参与计算,但结果总是nan # None+2 # 报错 # np.nan + 2 # 值仍然是nan 1.2 np.nan(NaN) 数组直接运算会得到nan,但可以使用np.nansum()函数来计算nan,此时视nan为0. ndarr = np.array([1,2,3,np.nan]) np.sum(ndarr) np.nansum(ndarr) Serie…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是pandas数据处理专题的第四篇文章,我们一起来聊聊DataFrame中的索引. 上一篇文章当中我们介绍了DataFrame数据结构当中一些常用的索引的使用方法,比如iloc.loc以及逻辑索引等等.今天的文章我们来看看DataFrame的一些基本运算. 数据对齐 我们可以计算两个DataFrame的加和,pandas会自动将这两个DataFrame进行数据对齐,如果对不上的数据会被置为Nan(not a number). 首先我…

统计所有列的空值:data.isnull().sum() 转化成list: df.isnull().sum().index.tolist() df.isnull().sum().values.tolist() 还可以直接变为字典. dict(data.isnull().sum())…

判断某列是否有NaN df['$open'].isnull().any() # 判断open这一列列是否有 NaN 判断某列是否全部为NaN df['$open'].isnull().all() # 判断open列是否全部为NaN df.isnull().all() # 判断某列是否全部为NaN…

pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包 类似于 Numpy 的核心是 ndarray,pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的 .Series 和 DataFrame 分别对应于一维的序列和二维的表结构.pandas 约定俗成的导入方法如下: from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd Series Series 可以看做一个定长的有序字典.基本…

pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包 类似于 Numpy 的核心是 ndarray,pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的 .Series 和 DataFrame 分别对应于一维的序列和二维的表结构.pandas 约定俗成的导入方法如下: from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd Series Series 可以看做一个定长的有序字典.基本…

一:对索引进行操作 1.reindex重新索引 pandas提供了一个方法来创建一个适应新索引的新对象. Series通过调用reindex方法会根据新的索引顺序重新排序,如果新的索引中存在原索引不存在的索引,会将使用NaN进行填充 2.测试 3.对某个位置进行操作 可以通过fill_value来填充值. 4.测试 5.插值处理 ffill或者pad向前填充,使用插值的前一个值来填充. 还可以使用bfill和backfill向后填充,当没有前一个或者后一个,使用默认的NaN进行填充. 6.测试…

参考链接:http://blog.csdn.net/yhb315279058/article/details/50226027 DataFrame类: DataFrame有四个重要的属性: index:行索引. columns:列索引. values:值的二维数组. name:名字. 这个类是Pandas最重要的类之一. 构建方法,DataFrame(sequence),通过序列构建,序列中的每个元素是一个字典. frame=DateFrame构建完之后,假设frame中有'name','age…