python设置值及NaN值处理方法


Posted in Python onJuly 03, 2018

如下所示:

python 设置值
import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range('20180101',periods=6)
df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6,4),index=dates,columns=['A','B','C','D'])
print(df)
A B C D
2018-01-01 0 1 2 3
2018-01-02 4 5 6 7
2018-01-03 8 9 10 11
2018-01-04 12 13 14 15
2018-01-05 16 17 18 19
2018-01-06 20 21 22 23
df.loc['20180102','A'] = 1111
print(df)
A B C D
2018-01-01  0 1 2 3
2018-01-02 1111 5 6 7
2018-01-03  8 9 10 11
2018-01-04 12 13 14 15
2018-01-05 16 17 18 19
2018-01-06 20 21 22 23
df.iloc[2,2] = 2222
print(df)
A B  C D
2018-01-01  0 1  2 3
2018-01-02 1111 5  6 7
2018-01-03  8 9 2222 11
2018-01-04 12 13 14 15
2018-01-05 16 17 18 19
2018-01-06 20 21 22 23
df[df.A>12]=0 #修改df数据中符合条件的所有值
print(df)
A B  C D
2018-01-01 0 1  2 3
2018-01-02 0 0  0 0
2018-01-03 8 9 2222 11
2018-01-04 12 13 14 15
2018-01-05 0 0  0 0
2018-01-06 0 0  0 0
df.A[df.A<4]=11 #修改df数据中A列符合条件的所有值
print(df)
A B  C D
2018-01-01 11 1  2 3
2018-01-02 11 0  0 0
2018-01-03 8 9 2222 11
2018-01-04 12 13 14 15
2018-01-05 11 0  0 0
2018-01-06 11 0  0 0
df['F'] = np.nan
print(df)
A B  C D F
2018-01-01 11 1  2 3 NaN
2018-01-02 11 0  0 0 NaN
2018-01-03 8 9 2222 11 NaN
2018-01-04 12 13 14 15 NaN
2018-01-05 11 0  0 0 NaN
2018-01-06 11 0  0 0 NaN
print(np.any(df.isnull())== True) #isnull检测是否含有NaN值,有就返回True。np.any()检测df数据中是否含有等于Ture的值
True

NaN值填充:print(df.fillna(value=0))

以上这篇python设置值及NaN值处理方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持三水点靠木。

Python 相关文章推荐
Python基于twisted实现简单的web服务器
Sep 29 Python
Python使用 Beanstalkd 做异步任务处理的方法
Apr 24 Python
python实现列表中由数值查到索引的方法
Jun 27 Python
对numpy.append()里的axis的用法详解
Jun 28 Python
Python get获取页面cookie代码实例
Sep 12 Python
基于Python新建用户并产生随机密码过程解析
Oct 08 Python
Python通过递归获取目录下指定文件代码实例
Nov 07 Python
Python GUI编程学习笔记之tkinter中messagebox、filedialog控件用法详解
Mar 30 Python
Python importlib动态导入模块实现代码
Apr 16 Python
PySide2出现“ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块”的问题及解决方法
Jun 10 Python
python实现canny边缘检测
Sep 14 Python
利用Python发送邮件或发带附件的邮件
Nov 12 Python
数据清洗--DataFrame中的空值处理方法
Jul 03 #Python
根据DataFrame某一列的值来选择具体的某一行方法
Jul 03 #Python
Django框架的使用教程路由请求响应的方法
Jul 03 #Python
pandas 选择某几列的方法
Jul 03 #Python
Python中pandas dataframe删除一行或一列:drop函数详解
Jul 03 #Python
Python对数据进行插值和下采样的方法
Jul 03 #Python
pandas 将list切分后存入DataFrame中的实例
Jul 03 #Python
You might like
Php Mssql操作简单封装支持存储过程
2009/12/11 PHP
关于二级目录拖拽排序的实现(源码示例下载)
2013/04/26 PHP
浅谈php扩展imagick
2014/06/02 PHP
一个简单的js树形菜单
2011/12/09 Javascript
dtree 网页树状菜单及传递对象集合到js内,动态生成节点
2012/04/14 Javascript
JS的replace方法详细介绍
2012/11/09 Javascript
jQuery当鼠标悬停时放大图片的效果实例
2013/07/03 Javascript
JS实现点击颜色块切换指定区域背景颜色的方法
2015/02/25 Javascript
Javascript变量的作用域和作用域链详解
2015/04/02 Javascript
jquery实现的判断倒计时是否结束代码
2016/02/05 Javascript
Angularjs material 实现搜索框功能
2016/03/08 Javascript
JS插件plupload.js实现多图上传并显示进度条
2016/11/29 Javascript
详解JavaScript中数组的reduce方法
2016/12/02 Javascript
利用JS实现简单的瀑布流加载图片效果
2017/04/22 Javascript
JavaScript实现省市县三级级联特效
2017/05/16 Javascript
原生js封装运动框架的示例讲解
2017/10/01 Javascript
解决vue项目router切换太慢问题
2020/07/19 Javascript
Flexible.js可伸缩布局实现方法详解
2020/11/13 Javascript
[00:47]TI7不朽珍藏III——沙王不朽展示
2017/07/15 DOTA
Python打印scrapy蜘蛛抓取树结构的方法
2015/04/08 Python
matplotlib.pyplot绘图显示控制方法
2019/01/15 Python
对PyQt5的输入对话框使用(QInputDialog)详解
2019/06/25 Python
linux下python中文乱码解决方案详解
2019/08/28 Python
使用Python内置模块与函数进行不同进制的数的转换
2020/04/26 Python
pycharm永久激活超详细教程
2020/10/29 Python
Pyside2中嵌入Matplotlib的绘图的实现
2021/02/22 Python
前端canvas动画如何转成mp4视频的方法
2019/06/17 HTML / CSS
Canon佳能美国官方商店:购买数码相机、数码单反相机、镜头和打印机
2016/11/15 全球购物
Sport-Thieme荷兰:购买体育用品
2019/08/25 全球购物
大学生护理专业自荐信
2013/10/03 职场文书
纠纷协议书
2014/04/16 职场文书
学前教育专业求职信
2014/09/02 职场文书
圣诞节开幕词
2015/01/29 职场文书
学习焦裕禄先进事迹心得体会
2016/01/23 职场文书
MYSQL 的10大经典优化案例场景实战
2021/09/14 MySQL
使用jpa之动态插入与修改(重写save)
2021/11/23 Java/Android