定位要删除的行 需求:删除指定列中NaN所在行. 如下图,’open‘ 列中有一行为NaN,定位到它,然后删除. 定位: df[np.isnan(df['open'])].index # 这样即可定位到所在行的index,然后对该index进行drop操作即可 删除行 df.drop(df[np.isnan(df['open'])].index, inplace=True) # 直接drop对应indx即可删除该行

delete from M_FACTOR_DATA_TEST a where (a.factor_id,a.data_date,a.stock_code) in (select factor_id,data_date,stock_code from M_FACTOR_DATA_TEST group by factor_id,data_date,stock_code having count(*) > 1) and rowid not in (select min(rowid) from M_FA

转自:http://blog.csdn.net/xiaodongxiexie/article/details/54352889 在处理数据时遇到NAN值的几率还是比较大的,有的时候需要对数据值是否为nan值做判断,但是如下处理时会出现一个很诡异的结果: import numpy as np np.nan == np.nan #此时会输出为False 1 2 3 4 对np.nan进行help查看,输出如下: Help on float object: class float(object) |

df = df.dropna(axis=0, how='any')

ddf = pd.DataFrame({"id":[1,2,3], "name":[4,5,6],"age":[7,8,9]})ddf = ddf.drop(columns =["id","name"])ddf

方法一:直接del df['column-name'] 删除sub_grade_列, 输入del df['sub_grade_x'] 方法二:采用drop方法,有下面三种等价的表达式: 1. df= df.drop('column_name', 1) 输入:df,drop('num',axix=1),不改变内存,及输入df的时候,它还是显示原数据 2. df.drop('column_name',axis=1, inplace=True) 输入:df.drop('num',axix=1,inpl

最近做点东西,发现pandas处理表单那点东西都忘得差不多了,又花了半个小时过了一遍 import pandas as pdimport numpy as np data = pd.ExcelFile(newFilePath, encoding='utf8').parse(0)这里的newFilePath 是一个结尾是xls的文件,如果是csv那有别的方法,parse(0)里面的0表示选择第一张表.好像也可以填表名 lists = ['题干', '选项A', '选项B', '选项C', '选项D

上一篇讲了numpy,除此之外,还有一个工具我们一定会使用,那就是pandas.如果说numpy中数据存储形式是列表的话,那么pandas中数据的存储形式更像是字典.为什么这么说呢?因为pandas中的数据每一行每一列都有名字,而numpy中没有.本文主要介绍pandas的基本使用方法,更多高级用法大家可以参考 pandas官方文档 一.pandas的安装及导入 安装:命令行中输入以下代码 pip3 install pandas 导入:为了简便,这里使用pd作为pandas的缩写(因为panda

pandas-17 关于nan的处理 在pandas中有个另类的存在就是nan,解释是:not a number,不是一个数字,但是它的类型确是一个float类型.numpy中也存在关于nan的方法,如:np.nan 对于pandas中nan的处理,简单的说有以下几个方法. 查看是否是nan, s1.isnull() 和 s1.notnull() 丢弃有nan的索引项,s1.dropna() 将nan填充为其他值,df2.fillna() import numpy as np import pa

1.pandas对缺失数据的处理 我们的数据缺失通常有两种情况: 1.一种就是空,None等,在pandas是NaN(和np.nan一样) 解决方法: 判断数据是否为NaN:pd.isnull(df),pd.notnull(df) 处理方式1:删除NaN所在的行列dropna (axis=0, how='any', inplace=False) 处理方式2:填充数据,t.fillna(t.mean()),t.fiallna(t.median()),t.fillna(0) 2.另一种是我们让其为0

目录 简介 NaN的例子 整数类型的缺失值 Datetimes 类型的缺失值 None 和 np.nan 的转换 缺失值的计算 使用fillna填充NaN数据 使用dropna删除包含NA的数据 插值interpolation 使用replace替换值 简介 在数据处理中,Pandas会将无法解析的数据或者缺失的数据使用NaN来表示.虽然所有的数据都有了相应的表示,但是NaN很明显是无法进行数学运算的. 本文将会讲解Pandas对于NaN数据的处理方法. NaN的例子 上面讲到了缺失的数据会被表

引入 numpy已经能够帮助我们处理数据,能够结合matplotlib解决我们数据分析的问题,那么pandas学习的目的在什么地方呢? numpy能够帮我们处理处理数值型数据,但是这还不够 很多时候,我们的数据除了数值之外,还有字符串,还有时间序列等 比如:我们通过爬虫获取到了存储在数据库中的数据 比如:之前youtube的例子中除了数值之外还有国家的信息,视频的分类(tag)信息,标题信息等 所以,numpy能够帮助我们处理数值,但是pandas除了处理数值之外(基于numpy),还能够帮助我

有趣的事,Python永远不会缺席! 如需转发,请注明出处:小婷儿的python https://www.cnblogs.com/xxtalhr/p/11014882.html  jupyter 代码 原文件及数据集提取连接 链接:https://pan.baidu.com/s/1N8sm-qxnErgHCIbKqZTlVQ 提取码:z3jn 1  Pandas对象简介 1.1  Pandas的Series对象 1.1.1  创建Series对象 1.2  Pandas的DataFrame对象

创建df: >>> df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4, 4), columns=list('ABCD'), index=list('1234')) >>> df A B C D 1 0 1 2 3 2 4 5 6 7 3 8 9 10 11 4 12 13 14 15   1,删除行 1.1,drop 通过行名称删除: df = df.drop(['1', '2']) # 不指定axis默认为0 df.drop(['1'

创建DataFrame样例数据 >>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> data = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 4, np.nan,7, 9], 'b': ['a', 'b', np.nan, np.nan, 'd', 'e'], 'c': [np.nan, 0, 4, np.nan, np.nan, 5], 'd': [np.nan, np.nan, np.nan

上一篇pandas数组(pandas Series)-(3)向量化运算里说到,将两个 pandas Series 进行向量化运算的时候,如果某个 key 索引只在其中一个 Series 里出现,计算的结果会是 NaN ,那么有什么办法能处理 NaN 呢? 1.  dropna() 方法: 此方法会把所有为 NaN 结果的值都丢弃,相当于只计算共有的 key 索引对应的值: import pandas as pd s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', '

原文链接:https://junjiecai.github.io/posts/2016/Oct/20/none_vs_nan/ 建议从这里下载这篇文章对应的.ipynb文件和相关资源.这样你就能在Jupyter中边阅读,边测试文中的代码. python原生的None和pandas, numpy中的numpy.NaN尽管在功能上都是用来标示空缺数据.但它们的行为在很多场景下确有一些相当大的差异.由于不熟悉这些差异,曾经给我的工作带来过不少麻烦. 特此整理了一份详细的实验,比较None和NaN在不同

使用dropna()函数去掉NaN的行或列 import pandas as pd import pickle import numpy as np dates = pd.date_range() df = pd.DataFrame(np.arange().reshape((,)), index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D']) df.iloc[,]=np.nan df.iloc[,]=np.nan print(df) print(df.dropna(ax

Python pandas: check if any value is NaN in DataFrame # 查看每一列是否有NaN: df.isnull().any(axis=0) # 查看每一行是否有NaN: df.isnull().any(axis=1) # 查看所有数据中是否有NaN最快的: df.isnull().values.any() # In [2]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000,1000)) In [3]: df[df > 0

今天碰到一个错误,一个字典取值报keyError, 一查看key, 字符串类型的数字后面多了小数点0, 变成了float的样子了. 发现了pandas一个坑:如果列有NAN,则默认给数据转换为float类型! 来源:https://stackoverflow.com/questions/39666308/pd-read-csv-by-default-treats-integers-like-floats 但是,我们这里不想要让它转成float, pandas中有dtype指定列的数据类型,我们可

from __future__ import print_function import pandas as pd import numpy as np np.random.seed(1) dates = pd.date_range('20130101', periods=6) df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)), index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D']) df.iloc[0,1] = np.n