考虑以下情况:In[2]:a=pd.Series([1,2,3,4,'.'])In[3]:aOut[3]:011223344.dtype:objectIn[8]:a.astype('float64',raise_on_error=False)Out[8]:011223344.dtype:object我希望有一个选项允许在将错误值(例如.)转换为NaN时进行转换。有没有办法做到这一点？ 最佳答案 使用pd.to_numeric使用errors='coerce'#Setups=pd.Series(['1','2','3','4','.'
考虑以下情况:In[2]:a=pd.Series([1,2,3,4,'.'])In[3]:aOut[3]:011223344.dtype:objectIn[8]:a.astype('float64',raise_on_error=False)Out[8]:011223344.dtype:object我希望有一个选项允许在将错误值(例如.)转换为NaN时进行转换。有没有办法做到这一点？ 最佳答案 使用pd.to_numeric使用errors='coerce'#Setups=pd.Series(['1','2','3','4','.'
如何从Pandas数据框中获取非“NaN”值的索引？我的数据框是Abc01q1112NaN323q2334q1NaN45q27我想要列b不是NaN的行的索引。(其他列中可以有NaN值，例如c)non_nana_index=[0,2,3,4]使用这个非“NaN”索引列表，我想创建新的数据框，其中列b没有“Nan”df2=Abc01q1113q2324q1NaN35q27 最佳答案 只需过滤它们In[62]:df['b'].notnull()Out[62]:0True1False2True3True4TrueName:b,dtype:b
如何从Pandas数据框中获取非“NaN”值的索引？我的数据框是Abc01q1112NaN323q2334q1NaN45q27我想要列b不是NaN的行的索引。(其他列中可以有NaN值，例如c)non_nana_index=[0,2,3,4]使用这个非“NaN”索引列表，我想创建新的数据框，其中列b没有“Nan”df2=Abc01q1113q2324q1NaN35q27 最佳答案 只需过滤它们In[62]:df['b'].notnull()Out[62]:0True1False2True3True4TrueName:b,dtype:b
我想用相邻元素的平均值填充df的nan。考虑一个数据框:df=pd.DataFrame({'val':[1,np.nan,4,5,np.nan,10,1,2,5,np.nan,np.nan,9]})val01.01NaN24.035.04NaN510.061.072.085.09NaN10NaN119.0我想要的输出是:val01.012.524.035.047.5510.061.072.085.097.0我研究了其他解决方案，例如FillcellcontainingNaNwithaverageofvaluebeforeandafter，但在两个或多个连续np.nan的情况下这将不起作
我想用相邻元素的平均值填充df的nan。考虑一个数据框:df=pd.DataFrame({'val':[1,np.nan,4,5,np.nan,10,1,2,5,np.nan,np.nan,9]})val01.01NaN24.035.04NaN510.061.072.085.09NaN10NaN119.0我想要的输出是:val01.012.524.035.047.5510.061.072.085.097.0我研究了其他解决方案，例如FillcellcontainingNaNwithaverageofvaluebeforeandafter，但在两个或多个连续np.nan的情况下这将不起作
在单元测试某些函数的上下文中，我正在尝试使用pythonpandas建立2个DataFrame的相等性:ipdb>expect122012-01-0100:00:00+00:00NaN32013-05-1412:00:00+00:003NaNipdb>dfidentifier12timestamp2012-01-0100:00:00+00:00NaN32013-05-1412:00:00+00:003NaNipdb>df[1][0]nanipdb>df[1][0],expect[1][0](nan,nan)ipdb>df[1][0]==expect[1][0]Falseipdb>df[
在单元测试某些函数的上下文中，我正在尝试使用pythonpandas建立2个DataFrame的相等性:ipdb>expect122012-01-0100:00:00+00:00NaN32013-05-1412:00:00+00:003NaNipdb>dfidentifier12timestamp2012-01-0100:00:00+00:00NaN32013-05-1412:00:00+00:003NaNipdb>df[1][0]nanipdb>df[1][0],expect[1][0](nan,nan)ipdb>df[1][0]==expect[1][0]Falseipdb>df[
如果我添加两列来创建第三列，则任何包含NaN(代表我的世界中缺少的数据)的列都会导致生成的输出列也为NaN。有没有办法在不将值显式设置为0的情况下跳过NaN(这会失去这些值“缺失”的概念)？In[42]:frame=pd.DataFrame({'a':[1,2,np.nan],'b':[3,np.nan,4]})In[44]:frame['c']=frame['a']+frame['b']In[45]:frameOut[45]:abc013412NaNNaN2NaN4NaN在上面，我希望c列是[4,2,4]。谢谢... 最佳答案 使
如果我添加两列来创建第三列，则任何包含NaN(代表我的世界中缺少的数据)的列都会导致生成的输出列也为NaN。有没有办法在不将值显式设置为0的情况下跳过NaN(这会失去这些值“缺失”的概念)？In[42]:frame=pd.DataFrame({'a':[1,2,np.nan],'b':[3,np.nan,4]})In[44]:frame['c']=frame['a']+frame['b']In[45]:frameOut[45]:abc013412NaNNaN2NaN4NaN在上面，我希望c列是[4,2,4]。谢谢... 最佳答案 使
