用字符串pandas dataframe替换NAN或空白
在数据处理和分析中，经常会遇到缺失值（NAN）或空白值的情况。为了处理这些缺失值，可以使用字符串pandas dataframe进行替换。
Pandas是一个强大的数据处理库，它提供了DataFrame数据结构，可以方便地处理和分析数据。下面是一些常用的方法来替换缺失值或空白值：
- 使用fillna()方法：可以使用fillna()方法将缺失值或空白值替换为指定的值。例如，将缺失值替换为0：
df.fillna(0)- 使用replace()方法：可以使用replace()方法将缺失值或空白值替换为指定的值。例如，将缺失值替换为"Unknown"：
df.replace(np.nan, "Unknown")- 使用dropna()方法：可以使用dropna()方法删除包含缺失值或空白值的行或列。例如，删除包含缺失值的行：
df.dropna(axis=0)- 使用interpolate()方法：可以使用interpolate()方法根据已知值的线性插值来填充缺失值。例如，使用线性插值填充缺失值：
df.interpolate()以上是一些常用的方法来替换缺失值或空白值。根据具体的数据情况和需求，选择适合的方法进行处理。
Pandas DataFrame的优势在于其灵活性和高效性。它可以处理大量的数据，并提供了丰富的数据操作和分析功能。同时，Pandas还提供了许多其他功能，如数据过滤、排序、分组、合并等，使数据处理更加方便和高效。
应用场景：
- 数据清洗：在数据清洗过程中，经常需要处理缺失值或空白值，使用Pandas DataFrame可以方便地进行替换操作。
- 数据分析：在数据分析过程中，需要对数据进行预处理和清洗，包括处理缺失值或空白值，使用Pandas DataFrame可以快速完成这些操作。
- 机器学习：在机器学习任务中，数据预处理是非常重要的一步，包括处理缺失值或空白值，使用Pandas DataFrame可以方便地进行数据清洗和特征工程。
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以上是关于使用字符串pandas dataframe替换NAN或空白的完善且全面的答案。
相关·内容
我在Pandas dataframe中有一个列，它有时包含空行。我想使用str.strip()来清理包含字符串的行，但是当一行为空时，这会导致以下错误：
AttributeError:只能使用字符串值的.str访问器！
这是代码：
ts_df['Message'] = ts_df['Message'].str.strip()
如何忽略空白行？
浏览 3提问于2021-06-02得票数 0
回答已采纳
我想清除下面的Pandas dataframe列，但是在下面的代码中，我试图用一条简单有效的语句来实现它。
输入：
string
0 ['string', '#string']
1 ['#string']
2 []
输出：
string
0 string, #string
1 #string
2 NaN
代码：
import pandas as pd
import numpy a
浏览 5提问于2021-02-09得票数 2
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我有一个csv文件，其中包含null值。
它们以三种格式表示
两个逗号之间的空白，即,,
两个逗号之间的NaN，即,NaN,
两个逗号之间的NA，即,NA,
我在pandas中做了一个实验，发现在使用函数read_csv()后，它们将在dataframe中被表示为NA或Nan。
那么，如何将数据加载到mysql表中并使其成为null？
浏览 4提问于2016-11-30得票数 0
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我有一只熊猫的数据，看起来是这样的：
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
dtypes: float64(1)
VAR_A
0 NaN
1 0.0
2 13.0
3 4.0
4 9.0
当我试图将NaN替换为空白/空白时，可以这样做：
tgt['VAR_A_NEW'] = pd.to_numeric(tgt['VAR_A'].replace(np.nan, '', regex=True), errors='coerce')
浏览 2提问于2019-09-24得票数 0
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我有过 import pandas as pd
import numpy as np
a = pd.DataFrame({'A':['1', '0', '1.0', '0.0', 1.0, 0.0, 'not_ind', np.nan]}).astype('O')
print(a['A'].unique()) 该值集为： array(['1', '0', '1.0', '0.0', 1.0, 0.0,
浏览 42提问于2020-12-02得票数 1
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在Pandas，pd.Nan != pd.Nan，然而现在，合并到dataframe，南将合并在一起。
正如问题中所报告的那样，正常的行为应该是不对此进行合并。讨论了这个问题。
来自It_is_chris：
合并示例df = pd.DataFrame({' col1 ':np.nan，'match'，' col2 ':1,2}) df2 = pd.DataFrame({'col1':np.nan，'no match'，' col3 ':3,4}) pd.merge(df，df2，on='c
浏览 1提问于2022-02-18得票数 1
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这是相关的代码行：
dfc['Category'] = dfc['Description'].str.findall('Split|Transfer|REF', flags=re.IGNORECASE)
它在列描述中查找拆分、转移或引用，并在它们出现时返回它们。对于那些在描述中没有这些词的人来说，它留下了空白，我真的很难找到一种方法来填充它。我尝试过从对象转换到字符串，或者用0替换或用NaN替换。这不会产生错误，但是列仍然是空白的。我也看过)，但都没有用。
任何帮助都很感激。完整示例代码：
import pandas as pd
import o
浏览 8提问于2022-11-12得票数 0
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在PANDAS中，层次结构中存在带有空格的数据。该列表示组中的一个类别，并且有一个空白单元格。 我想要填充空白，使用一个保持相同的值，直到下一个值到来。 例如 before
h10 h20 h30 h40
x AAA w1 x1
w2 xx
BBB w3 rx
rx
w5 2x
y CCC w6 rx
r4
t45
after
h10 h20 h30 h40
x AAA w1 x1
x AAA w2 xx
x BBB w3 rx
x B
浏览 55提问于2020-10-29得票数 0
2回答
Python 3.9和Pandas 1.3.4
这里是df：
1 First Name Last Name fullname
2 Freddie Mercury Freddie Mercury
3 John Lennon John Lennon
4 David Bowie David Bowie
5 John Doe
6 Joseph Joseph
7 Jovi Jovi
我的代码目前只发现f
浏览 7提问于2021-11-23得票数 1
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** DataFrame值不能使用df.at**更改
DataFrame：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"A" : ['sani','akshay','jay'],
"B" : ['nan',1,'nan']})
代码：
d1 = {
"sani" : [100] ,
"himanshu" : [4],
"jay" : [45
浏览 2提问于2021-09-14得票数 1
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我正在将一些csv数据导入到Pandas DataFrame中(用Python)。一个系列是指所有的数值。然而，它也包含一些虚假的"$-“元素，表示为字符串。这些都是从以前的格式中遗留下来的。如果我只是导入该系列，Pandas将其报告为一系列的“object”。
用零替换这些"$-“字符串的最佳方法是什么？或者更广泛地说，我如何用数值替换一个系列(主要是数字)中的所有字符串，并将序列转换为浮点类型？
史蒂夫
浏览 2提问于2015-10-30得票数 5
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Pandas有isnull()和NaN ()方法来替换DataFrames中的填充值。我有一个数据集，其中大部分是字符串类型的列，但一些列中散布着一些浮点值。在Pandas中有没有一些等价的方法来查找和替换它们？ 因此，如果我有一个这样的DataFrame： In [60]: df1=pd.DataFrame([[1.0,'foo'],[2.0,1.0],[float('NaN'),'bar'],[4.0,0.0],[5.0,'baz']],columns=['fval','sval'])
In
浏览 13提问于2020-03-29得票数 0
3回答
我试图用python中的KNN来填充缺失的值，所以我写了这段代码，但它不起作用。我得到这个错误"ValueError:无法将字符串转换为浮点数：'normal'“.what我应该怎么做？
import pandas as pd
df = pd.read_csv(r'df.csv')
from sklearn.impute import KNNImputer
imputer = KNNImputer(n_neighbors=5)
df = pd.DataFrame(imputer.fit_transform(df),columns = df.columns
浏览 8提问于2021-05-14得票数 0
当前，如果一个列碰巧只有空值，则会抛出一个异常，并带有以下错误：
无效:无法推断对象数组的类型，均为空
可以指定列的类型，而不是推断类型？
版本：
feather-format==0.3.1
pandas==0.19.1
样本代码：
feather.write_dataframe(pandas.DataFrame([None]*5), '/tmp/test.feather')
浏览 1提问于2017-01-03得票数 4
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如果csv列中的单元格的部分文本与模式列表匹配，是否可以将其全部内容清空，然后将结果输出到csv？我可以用空白替换匹配的文本，但我想用空白替换整个单元格(而不是删除行)。 csv原始数据如下所示： date id subject description
9/1/19 342 New customer message 5:23 p.m. blah blah blah
9/4/19 356 need more info blah blah blah
9/7/19 378 SCRUBBED review
浏览 17提问于2019-10-05得票数 0
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我需要计算dataframe的第一列的平均值，我可以使用mean()方法进行计算。问题是:有时，数据中有-9999个值表示缺失的观测值。我知道在计算Pandas中的平均值时，NaN值本质上是跳过的，当然-9999值不是这种情况。
这是我试过的代码。它计算列的平均值，但通过在计算中取-9999值：
df=pandas.DataFrame([{2,4,6},{1,-9999,3}])
df[0].mean(skipna=-9999)
但它的平均值为-4998.5，这显然是用-9999计算得出的。
浏览 7提问于2015-01-27得票数 4
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3回答
我有一个DataFrame，它看起来如下所示：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(data={'data': [4, np.nan]})
df
data
0 4.0
1 NaN
这个DataFrame是在解析各种来源的数据之后生成的，有时我没有一些整数字段的值。
最终，这些数据将存储在CSV中，我希望将其存储为整数4和空白。我尝试过使用replace({numpy.nan: None})和replace({numpy.nan: ''})，但这并没有帮助。
当导出到CS
浏览 0提问于2018-12-28得票数 2
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我有一个同时包含nan和空格的.csv文件，我需要分别替换这两个文件，将'nan‘替换为'None’，将空格替换为'NA'，如何实现？ 也许我之前没说清楚，我需要用2个不同的值替换nan和空白。nan在我的文件中是一个单独的字符串值。使用.replace没有任何帮助，因为它将所有空格视为nan，并将它们替换为“None”，反之亦然，因此最终我获得了所有值，要么为None，要么为NA，但我需要为NAN和空格设置不同的条目。这不是重复的问题，执行Replacing few values in a pandas dataframe column with anoth
浏览 122提问于2021-01-15得票数 1
1回答
我有一个MWE，可以用以下代码复制：
import pandas as pd
a = pd.DataFrame([[1,2],[3,4]], columns=['A', 'B'])
b = pd.DataFrame([[True,False],[False,True]], columns=['A', 'B'])
它创建以下数据文件：
In [8]: a
Out[8]:
A B
0 1 2
1 3 4
In [9]: b
Out[9]:
A B
0 True False
1 Fa
浏览 3提问于2016-10-04得票数 1
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1回答
我想替换熊猫的行值。
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'type': ['place', 'home', 'place', 'walk', 'place', 'work', 'home', 'place'],'labels': ['NaN', 'NaN', 'shop', 'Nan', 'clinic&#
浏览 0提问于2018-05-13得票数 1
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3回答
我正在尝试使用列多索引数据格式，但我不太明白如何处理缺少级别的列。作为MWE，我创建了一个像这样的虚拟数据文件
In [4]: df = pd.DataFrame(
...: np.random.rand(2, 4),
...: columns=pd.MultiIndex.from_product([['A', 'B'], [1, 2]])
...: )
...: df[('C', np.nan)] = 3
...: df
Out[4]:
A
浏览 0提问于2022-04-21得票数 1
当我在Streamlit中显示Pandas DataFrame时，使用st.dataframe()或st.table()，NaN值显示为文本<NA>。我想把它们藏起来。
代码：
# table.py
import pandas as pd
import streamlit as st
df = pd.read_csv("nlp_metrics_v2.csv", header=0)
st.dataframe(df)
# nlp_metrics_v2.csv
Model,NLP Model,NLP Prime,YOLO-NLP
Average Rouge 1,,,
浏览 8提问于2022-08-12得票数 2
1回答
我用熊猫来探索多个重复条目的数据集。例如：
import pandas as pd
pd.DataFrame({'ID':['001','001','002','002','002','003','003','004','004'],
'a':['Yes','Yes','Yes','No','Yes','Ye
浏览 0提问于2019-02-03得票数 2
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我有一个熊猫数据框架，我想填写一些NaN值。
import pandas as pd
tuples = [('a', 1990),('a', 1994),('a',1996),('b',1992),('b',1997),('c',2001)]
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names = ['Type', 'Year'])
vals = ['NaN','NaN','Some
浏览 0提问于2016-08-15得票数 1
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我正在尝试将字典的dataframe列扩展到它自己的dataframe/其他列中。我已经尝试过使用json_normalize、迭代和列表理解，但出于某种原因，它只是返回一个空白数据。我已经给我的CSV附加了一个链接。
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import requests
from pandas.io.json import json_normalize
import seaborn as sns
import json
from google.colab import files
import
浏览 5提问于2022-03-24得票数 1
我正在将.ods电子表格转换为Pandas DataFrame。我想删除整列和整行，因为它们只包含"None“。因为"None“是一个str，所以我有：
pandas.DataFrame.replace("None", numpy.nan)
我称之为：.dropna(how='all')的...on
是否有等同于numpy.nan的pandas
有没有办法用*字符串"None“而不是NaN来使用.dropna()
浏览 0提问于2016-07-21得票数 2
2回答
我想将df1中的原始数据修改为df2格式
import pandas as pd
df1=pd.DataFrame([["20180105","abcdefg"],["","sdasdas"],["20180211","asdasfsd"],["","asdfg"],["","sdada"]],columns=["A","B"])
df2=pd.DataFrame([["20180105
浏览 3提问于2018-08-01得票数 0
大家好， I am new to the handling of data in pandas DataFrame could you please help me to solve the problem.
My question is how to replace special symbols(like ?,@,#,$,&,^ and so on) with NaN. 例如:我的CSV文件((Ram.csv)文件如下所示 ? ?
浏览 24提问于2020-04-26得票数 0
2回答
如果df的某些列之间有空格，我如何计算列数？我创建了基于XLS文件的df，它有这样的问题。空白列数未知，但不会超过20列。
df =
col1 col2 col3 col4
112 ret 56 xx
34 wet 45 yy
如何计算列数：*获取4列(不考虑空白列)*获取5列(考虑空白列)。
这种方法应该适用于非空列之间的任意数量的空列。
更新：
pandas DataFrame df的创建方法如下：
f_path = "C://test/myfile_with_blank_columns.xls&
浏览 0提问于2019-04-16得票数 2
我有一个pandas.DataFrame，我想把它转换成一个MultiIndexed pandas.DataFrame。
import numpy
import pandas
import itertools
xs = numpy.linspace(0, 10, 100)
ys = numpy.linspace(0, 0.1, 20)
zs = numpy.linspace(0, 5, 200)
def func(x, y, z):
return x * y / z
vals = list(itertools.product(xs, ys, zs))
result = [func
浏览 3提问于2016-11-09得票数 10
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我想水平地向前填充值，但仅限于一个填充值。 请看下面的框架：dfa有一些空白需要填补。我想要dfb中显示的结果。 (请注意行尾的.T，即水平转置数据。) 但是，dfa.fillna(0, limit=1, axis=1)填充Name行中的所有单元格，而第5列和第6列(即Name行中7左侧的两列)应保持为NaN。 import pandas as pd
import numpy as np
dfa = pd.DataFrame({'Name':[1, np.nan, 3, np.nan, np.nan, np.nan, 7, np.nan],
浏览 15提问于2019-09-27得票数 2
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2回答
我有以下pandas数据帧：
df = pd.DataFrame([["hitesh","","HAIK"],["hitesh","red","ll"],["haikent","red","tt"],["","","HAIK"]])
我正在尝试将数据帧的空字符串替换为每列的相应模式。
我在努力
df= df.replace("" , df.mode()[0])
但这只是用第一列模式替换了数
浏览 9提问于2017-03-10得票数 2
回答已采纳
6回答
我有一个Pandas Dataframe，如下所示：
1 2 3
0 a NaN read
1 b l unread
2 c NaN read
我想用一个空字符串删除NaN值，使它看起来像这样：
1 2 3
0 a "" read
1 b l unread
2 c "" read
浏览 1460提问于2014-11-10得票数 314
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5回答
我想创造一个熊猫DataFrame充满了NaNs。在我的研究中我发现了
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(index=range(0,4),columns=['A'])
此代码将生成一个DataFrame，其中填充了类型为"object“的NaNs。因此，以后不能使用它们，例如，在interpolate()方法中。因此，我用这个复杂的代码创建了DataFrame (受启发)：
import pandas as pd
import numpy as np
dummyarray = np.empty((4,1))
dummyar
浏览 2提问于2015-05-05得票数 95
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我试图用.dropna()方法从pandas中删除特定的pandas格式，但是当应用它时，该方法返回None对象。
import pandas as pd
# importing data #
df = pd.read_csv(path, sep=',', na_values='NA')
# this is how the df looks like
df = {'col1': [1, 2], 'col2': ['NA', 4]}
df=pd.DataFrame(df)
# trying to drop NA
浏览 4提问于2021-04-14得票数 0
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开发一个修剪前导和尾随空白的函数。
这是一个简单的示例，但实际文件包含复杂得多的行和列。
df=pd.DataFrame([["A b ",2,3],[np.nan,2,3],\
[" random",43,4],[" any txt is possible "," 2 1",22],\
["",23,99],[" help ",23,np.nan]],columns=['A','B','C'])
结果应该消除所有前导和尾随空格，但保留文本之间的空格。
浏览 0提问于2018-03-29得票数 4
回答已采纳
我有以下DataFrame：
import pandas as pd
data = {'id': ['A', 'A','B', 'C'],
'year': [2002,2002, 2003, 2004],
'city':['London', 'Rome','Paris', 'Berlin'],
'appearence': [1,1,1,1]}
df =
浏览 14提问于2022-01-31得票数 0
回答已采纳
我有一个dataframe "column“，它同时有一个空的& NaN (Null)。现在我想将空白& NaN字段替换为字符串"No Data“。请在这方面给出一些指导。我使用的是Python Pandas。
我的数据框列-
Col1
----
NaN
New York
NaN
这是我试过的-
df['Col1'] = df['Col1'].replace(r'\s+', "No Data", regex=True)
df['Col1'] = df['Col1']
浏览 2提问于2015-05-06得票数 1
为什么替换一个值会给object dtype，而替换两个值会给float64 dtype？
In [1]: import pandas as pd
In [2]: df = pd.DataFrame({'a': [1,2,3], 'b': [4,5,6]})
In [3]: df
Out[3]:
a b
0 1 4
1 2 5
2 3 6
In [6]: df.replace({1: None})
Out[6]:
a b
0 None 4
1 2 5
2 3 6
In [7]: df.replac
浏览 1提问于2018-08-12得票数 1
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我正在尝试将熊猫DataFrame中的一些不同的值都设定为相同的值。我以为我懂熊猫的布尔索引，但我还没有找到关于这个错误的任何资源。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'f']})
mask = df.isin([1, 3, 12, 'a'])
df[mask] = 30
Traceback (most recent call last):
...
TypeError: Cannot do
浏览 4提问于2015-05-29得票数 21
回答已采纳
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import Imputer
data = pd.read_csv("austin_weather.csv")
data = data.drop(['Events', 'Date'], axis = 1)
X = data.iloc[:, :-1].values
Y = data.iloc[:, 18].values
data = data.replace('T', 0.0)
imputer =
浏览 1提问于2020-02-09得票数 0
在pandas dataframe中小写所有类似文本的列的正确方法是什么？我正在尝试这种方法 def lowercase(col):
if isinstance(col, __pandas_object_type__):
return col.str.lower()
df = df.apply(lowercase) 其中__pandas_object_type__只是标识对象类型或字符串类型的占位符。我知道日期和时间应该类似于pd.DatetimeIndex，但我找不到合适的替代方案。 谢谢你的帮忙
浏览 14提问于2019-05-16得票数 0
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Pandas for read_clipboard说“从剪贴板读取文本并传递给read_csv__”，但在下面的示例中，我得到了与read_clipboard和read_csv不同的结果DataFrames。如何让read_clipboard像NaN一样在这里正确读取空白单元格？
import numpy as np
import pandas as pd
from io import StringIO
import clipboard
f = StringIO()
df = pd.DataFrame({"my_column": [np.nan, np.nan]})
df
浏览 1提问于2021-06-08得票数 0
1回答
我正在寻找pandas fillna()方法将替换的有效空值的列表，例如'NaT‘，'NA'，'NULL'，’NaT‘。我在中找不到它
浏览 10提问于2018-01-11得票数 0
回答已采纳
我有一个有四个列"1990“、"2000”、"2006“和"2012”的dataframe stations和区域数据。若要在间隔期间插入年份，我希望在空白中插入带有空值的列。
我确实使用pandas.DataFrame.insert在特定位置插入列，但无法找到如何使用多个列(如pandas.DataFrame.insert[1, ["1991":"1999"], np.nan] )来实现这一点。
是否有方法插入具有连续编号/名称的多列以填补空白？我很感激每一个人的帮助！
浏览 0提问于2019-08-15得票数 3
回答已采纳
我用Python编程了以下数据：
import pandas as pd
import numpy as np
def main():
x=pd.DataFrame(np.array([10,"worker","France",
20,"eng","Italy",
30,"doctor","Spain",
40,
浏览 3提问于2019-08-27得票数 1
回答已采纳
我有一些数据，我想用Nan替换points ...。
但是当我将列['Cost']相乘时，'Nan'也会增加：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame([{'Name': 'Chris', 'Item Purchased': 'Sponge', 'Cost': 22.50},
{'Name': 'Kevyn', 'Item Purch
浏览 3提问于2017-05-30得票数 1
Python版本:Python2.7.13 :：Anaconda自定义(64位) Pandas版本:熊猫0.20.2
你好,
我有一个很简单的要求。我想读取一个excel文件，并将特定的工作表写入csv文件。在编写csv文件时，应将源Excel文件中的空白值视为空白。但是，我的空白记录总是以'nan‘的形式写入输出文件。(没有引号)
我通过方法读取Excel文件
read_excel(xlsx，sheetname=‘sheet1 1’，dtype = str)
我之所以指定dtype，是因为我有一些列是数字，但应该被视为字符串。(否则，他们可能会失去领先的0，等等)，也就是说，我想读取
浏览 10提问于2017-07-17得票数 21
回答已采纳
这个问题非常类似于这个问题，但我想使用pandas.DataFrame.query。假设我们有一个pandas.DataFrame。我喜欢使用A筛选列A的字符串长度不等于3的行。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A' : ['hi', 'hello', 'day', np.nan], 'B' : [1, 2, 3, 4]})
df.query('A.str.len() != 3')
但是，我得到了以下错误
Ty
浏览 2提问于2018-08-29得票数 3
回答已采纳
2回答
我的df有一个列unnamed，其第一个元素是
'{company=*, location=world, industry=*, segment=*, feature=*, product=*, basekpi=customer_demand}'
第二个元素是NaN。我想将该列分解为7列( company、location、industry、segment、feature、product和basekpi )。我的expected_df是
请你详细说明一下如何做好吗？
import pandas as pd
unnamed = ['{company=*, loc
浏览 4提问于2021-04-22得票数 1
回答已采纳
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