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python3.X - 数据分析 - Pandas
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返回python3.X - 数据分析 - Pandas栏目
作者:
贺及楼
成为作者
更新日期:2024-08-14 12:55:45
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data=[{"A":"one", "B":"a", "C":11}, {"A":"two", "B":np.NaN, "C":22}, {"A":"one", "B":1, "C":12}])
A | B | C | |
---|---|---|---|
0 | one | a | 11 |
1 | two | NaN | 22 |
2 | one | 1 | 12 |
## 将非空数据保留,空数据用None替换
df = df.where(df.notnull(), None)
print(df)
A | B | C | |
---|---|---|---|
0 | one | a | 11 |
1 | two | None | 22 |
2 | one | 1 | 12 |
## 将非空数据保留,空数据用0替换
df = df.where(df.notnull(), 0)
print(df)
A | B | C | |
---|---|---|---|
0 | one | a | 11 |
1 | two | 0 | 22 |
2 | one | 1 | 12 |
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data=[
{"A":"one", "B":pd.Timedelta(0,unit="s"), "C":11},
{"A":"two", "B":pd.NaT, "C":22},
{"A":"one", "B":pd.Timedelta(0,unit="s"), "C":12}])
A | B | C | |
---|---|---|---|
0 | one | 0 days | 11 |
1 | two | NaT | 22 |
2 | one | 0 days | 12 |
# 将非空数据保留,空数据用0替换
df = df.where(df.notnull(), pd.Timedelta(0,unit="s"))
df["B"] = df["B"].where(df["B"].notnull(), pd.Timedelta(0,unit="s"))
print(df)
A | B | C | |
---|---|---|---|
0 | one | 0 days | 11 |
1 | two | 0 days | 22 |
2 | one | 0 days | 12 |
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