pandas去除空值（pandas 删除空值行）
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pandas 怎么处理表格中的空值
Pandas是Python下一个开源数据分析的库，它提供的数据结构DataFrame极大的简化了数据分析过程中一些繁琐操作
1. 基本使用：创建DataFrame. DataFrame是一张二维的表，大家可以把它想象成一张Excel表单或者Sql表
Excel 2007及其以后的版本的最大行数是1048576，最大列数是16384，超过这个规模的数据Excel就会弹出个框框“此文本包含多行文本，无法放置在一个工作表中”
Pandas处理上千万的数据是易如反掌的sh事情，同时随后我们也将看到它比SQL有更强的表达能力，可以做很多复杂的操作，要写的code也更少
说了一大堆它的好处，要实际感触还得动手码代码
首要的任务就是创建一个DataFrame，它有几种创建方式：（1）列表，序列(pandas.Series), numpy.ndarray的字典二维numpy.ndarray别的DataFrame结构化的记录(structured arrays)（2）其中，二维ndarray创建DataFrame，代码敲得最少：import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4))df0 1 2 30 0.927474 0.127571 1.655908 0.5708181 -0.425084 -0.382933 0.468073 -0.8628982 -1.602712 -0.225793 -0.688641 1.1674773 -1.771992 -0.692575 -0.693494 -1.0636974 -0.456724 0.371165 1.883742 -0.3441895 1.024734 0.647224 1.134449 0.2667976 1.247507 0.114464 2.271932 -0.6827677 -0.190627 -0.096997 -0.204778 -0.4401558 -0.471289 -1.025644 -0.741181 -1.7072409 -0.172242 0.702187 -1.138795 -0.112005（3）通过describe方法，可以对df中的数据有个大概的了解：df.describe()0 1 2 3count 10.000000 10.000000 10.000000 10.000000mean -0.189096 -0.046133 0.394722 -0.320786std 1.027134 0.557420 1.258019 0.837497min -1.771992 -1.025644 -1.138795 -1.70724025% -0.467648 -0.343648 -0.692281 -0.81786550% -0.307856 0.008734 0.131648 -0.39217275% 0.652545 0.310266 1.525543 0.172096max 1.247507 0.702187 2.271932 1.1674772. 改变cell
3. group by
4. 读写文件
python中利用pandas怎么处理缺省值
null/None/NaN null经常出现在数据库中 None是Python中的缺失值，类型是NoneType NaN也是python中的缺失值，意思是不是一个数字，类型是float 在pandas和Numpy中会将None替换为NaN，而导入数据库中的时候则需要把NaN替换成None找出空值isnull() notnull()添加空值numeric容器会把None转换为NaNIn [20]: s = pd.Series([1, 2, 3])In [21]: s.loc[0] = NoneIn [22]: sOut[22]: 0 NaN1 2.02 3.0dtype: float641234567891012345678910object容器会储存NoneIn [23]: s = pd.Series(["a", "b", "c"])In [24]: s.loc[0] = NoneIn [25]: s.loc[1] = np.nanIn [26]: sOut[26]: 0 None1 NaN2 cdtype: object123456789101112123456789101112空值计算arithmetic operations(数学计算)NaN运算的结果是NaNstatistics and computational methods(统计计算)NaN会被当成空置GroupBy在分组中会忽略空值清洗空值填充空值fillnaDataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)参数value : scalar, dict, Series, or DataFramemethod : {‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, default None(bfill使用后面的值填充,ffill相反）axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}inplace : boolean, default Falselimit : int, default Nonedowncast : dict, default is None返回值filled : DataFrameInterpolationreplace删除空值行或列DataFrame.dropna(axis=0, how=’any’, thresh=None, subset=None, inplace=False)参数axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, or tuple/list thereofhow : {‘any’, ‘all’}thresh : int, default Nonesubset : array-likeinplace : boolean, default False返回dropped : DataFrame
pandas 的数据带有空格怎么处理
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 In [3]: import pandas as pd In [4]: a = pd.Series([1,2,3]) In [5]: b = pd.Series([2,3,4]) In [6]: c = pd.DataFrame([a,b]) In [7]: c Out[7]: 0 1 2 0 1 2 3 1 2 3 4 不过pandas直接用列表生成datafram...
python怎么把表格中一列中空的那行删去，比如将Age那一列中是空值的那一行删去
import pandas as pd,numpy as npdf=pd.DataFrame({'xm':'张三 李四 王五 赵六 孙七 马八'.split(),'age':[18,np.nan,22,23,11,np.nan]})print(df[np.isnan(df.age)==False ])
怎么用python删除CSV中字符串多余的空格？
你这样太麻烦了，可以简单点。既然都导入pandas了，就只用pandas就够了。
代码
测试数据
处理后的数据
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