Pandas: как заменить пустые строки на NaN
Вы можете использовать следующий синтаксис для замены пустых строк значениями NaN в pandas:
df = df.replace ( r'^\s\*$' , np.nan , regex= True ) В следующем примере показано, как использовать этот синтаксис на практике.
Пример: заменить пустые строки на NaN
Предположим, у нас есть следующий кадр данных pandas, который содержит информацию о различных баскетболистах:
import pandas as pd #create DataFrame df = pd.DataFrame() #view DataFrame df team position points rebounds 0 A 5 11 1 B G 7 8 2 G 7 10 3 D F 9 6 4 E F 12 6 5 9 5 6 G C 9 9 7 H C 4 12 Обратите внимание, что в столбцах team и position есть несколько пустых строк.
Мы можем использовать следующий синтаксис, чтобы заменить эти пустые строки значениями NaN:
import numpy as np #replace empty values with NaN df = df.replace ( r'^\s\*$' , np.nan , regex= True ) #view updated DataFrame df team position points rebounds 0 A NaN 5 11 1 B G 7 8 2 NaN G 7 10 3 D F 9 6 4 E F 12 6 5 NaN NaN 9 5 6 G C 9 9 7 H C 4 127 Обратите внимание, что каждая из пустых строк заменена на NaN.
Примечание.Полную документацию по функции замены в pandas можно найти здесь .
Дополнительные ресурсы
В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи в pandas:
Как заполнить пустые значение DataFrame по примеру?
Нужно заполнить пропуски в столбце ID, но ID должен быть взят именно по последней дате у каждой точки, т.е. если смотреть на пример, то у точки А должен быть ID 2, а у точки B — 4. Вопрос, как можно это сделать с помощью pandas?
Отслеживать
задан 25 ноя 2021 в 11:22
5 1 1 серебряный знак 4 4 бронзовых знака
1 ответ 1
Сортировка: Сброс на вариант по умолчанию
df["ID"] = df["ID"].fillna(df.groupby("Название")["ID"].transform("last")) In [273]: df Out[273]: Название ID Дата 0 Точка А 1.0 1.11 1 Точка А 2.0 2.11 2 Точка А 2.0 2.11 3 Точка B 4.0 2.11 4 Точка B 3.0 1.11 5 Точка B 4.0 2.11 Отслеживать
ответ дан 25 ноя 2021 в 11:30
MaxU — stand with Ukraine MaxU — stand with Ukraine
149k 12 12 золотых знаков 59 59 серебряных знаков 132 132 бронзовых знака
- python
- pandas
- dataframe
-
Важное на Мете
Похожие
Подписаться на ленту
Лента вопроса
Для подписки на ленту скопируйте и вставьте эту ссылку в вашу программу для чтения RSS.
Дизайн сайта / логотип © 2024 Stack Exchange Inc; пользовательские материалы лицензированы в соответствии с CC BY-SA . rev 2024.1.9.3159
Нажимая «Принять все файлы cookie» вы соглашаетесь, что Stack Exchange может хранить файлы cookie на вашем устройстве и раскрывать информацию в соответствии с нашей Политикой в отношении файлов cookie.
Заполнение ячейки групповыми агрегациями
Рассмотрим, как заполнить пропуски в колонке групповыми значениями по не пустым ячейкам. Для примера возьмем таблицу:
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame([['Иванов ИИ', 1, 12], ['Федоров АК', 2, np.nan], ['Арсентьева ВБ', 1, 14], ['Чувашов ВК', 1, None], ['Галанова ББ', 2, 14]], columns=['fio', 'gr_id', 'revenue']) df
Пусть мы хотим заполнить столбец дохода (revenue) групповыми медианами (по столбцу gr_id). Для этого можно в fillna использовать метод transform (о нем подробнее писал здесь ):
df['revenue'].fillna(df.groupby('gr_id')['revenue'].transform('median'))
Групповые значения fillna заполняет только в пустые места.
Если transform кажется запутанным, то в качестве альтернативного способа можно получить групповые значения, затем присоединить их к таблице и заполнить пропуски из значений нового столбца. Первый шаг:
df_gr = df.groupby('gr_id')['revenue'].median() df_gr
теперь присоединяем и заполняем пропуски:
df_cor = df.merge(df_gr, left_on = 'gr_id', right_index=True).sort_index() df_cor['revenue'] = df_cor['revenue_x'].fillna(df_cor['revenue_y']) df_cor
Групповые значения можно получать и на основании нескольких столбцов. В этом случае вам пригодится метод apply. Для примера рассчитаем для df_cor групповое медианное значение отношения ‘revenue’ к ‘gr_id’:
df_cor.groupby('gr_id')[['revenue', 'gr_id']].apply(lambda x: (x['revenue']/x['gr_id']).median())
Теперь можно аналогично примеру выше приджойнить колонку к основной таблице и получить искомый столбец.
Операции заполнения групповыми статистиками достаточно распространены. Одним из типичных примеров является нахождение неизвестной жилой площади квартиры при имеющейся общей. Для этого сначала получаем среднее отношение жилой площади к общей по заполненным данным, а затем умножаем на него общую площадь.
Заполните нулевые или пустые значения минимальным значением в csv
Перетащите сюда файлы. Максимальный размер загружаемых файлов зависит от тарифного плана. Настоятельно рекомендуется использовать GOOGLE DRIVE для обработки файлов размером более 2 ГБ.
Введение
Преобразуйте свои данные за считанные секунды! Попрощайтесь с утомительными ручными вычислениями и поприветствуйте легкую эффективность. Всего за несколько кликов наш онлайн-инструмент заполнит все пустые ячейки минимальным значением столбца. Никаких навыков программирования не требуется, нет ограничений на размер файла. Загрузите свои данные, и наш инструмент сделает всю работу за вас. Получите нужные результаты быстрее!
Quick Creator is the ultimate marketing tool for creating SEO-optimized blog pages andhigh-conversion landing pages in minutes.
Start Free Trial
Transform your blog and landing pages with AI-powered Quick Creator
Start Free Trial
Заполните нулевые или пустые значения минимальным значением в файлах CSV
Почему мы должны заполнять нулевые или пустые значения минимальным значением в CSV-файле
Заполнение нулевых или пустых значений минимальным значением в CSV-файле может быть полезно несколькими способами:
- Улучшенное качество данных: заполняя пустые ячейки минимальным значением, вы можете устранить любые несоответствия или ошибки в данных, что может повысить их общее качество и надежность.
- Упрощенный анализ: когда данные согласованы и точны, их становится легче анализировать и извлекать из них ценную информацию. Заполнение пустых ячеек максимальным значением помогает обеспечить единообразный формат данных и упрощает работу с ними.
- Повышение производительности: автоматизация процесса заполнения пустых ячеек может сэкономить время и повысить производительность. Это особенно важно при работе с большими наборами данных, обработка которых вручную займет значительное время.
- Улучшенная визуализация: заполнение пустых ячеек минимальным значением поможет обеспечить правильное представление данных в виде диаграмм и графиков, что упростит отображение тенденций и закономерностей в данных.
В целом, заполнение пустых ячеек минимальным значением в CSV-файле поможет вам извлечь максимальную пользу из данных, упростив их анализ, визуализацию и использование для принятия обоснованных решений
Как заполнить пустые или пустые значения минимальным значением столбца в CSV-файле?
Есть два варианта заполнения нулевых или пустых значений минимальным значением столбца в CSV-файле. Вы можете использовать онлайн-инструмент, такой как QuickTran, для выполнения задачи без написания кода или использовать программирование на Python для выполнения задачи.
Заполните пустые или пустые значения минимальным значением столбца в CSV-файле с помощью QuickTran
- Загрузите CSV-файл
- Выберите столбец, который хотите заполнить
- Нажмите кнопку заполнения
- Скачайте файл после завершения удаления
Как заполнить нулевые или пустые значения минимальным значением столбца в CSV-файле с помощью python
Чтобы заполнить нулевые или пустые значения минимальным значением столбца в CSV-файле, можно использовать язык программирования, такой как Python. Вот пример использования библиотеки Pandas:
import pandas as pd # load the CSV file into a Pandas dataframe df = pd.read_csv("file.csv") # replace NaN or empty values with the minimum value of the column df.fillna(df.min(), inplace=True) # save the modified dataframe to a new CSV file df.to_csv("modified_file.csv", index=False)
В этом примере read_csv функция используется для загрузки CSV-файла в фрейм данных Pandas. филлина Затем метод используется для замены NaN или пустых значений минимальным значением столбца. Наконец, в_csv функция используется для сохранения измененного фрейма данных в новый CSV-файл.