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pandas 根據(jù)條件修改值 python pandas如何對指定的多列填充缺失值?

python pandas如何對指定的多列填充缺失值? 熊貓.DataFrame.fillna()函數(shù)用于填充數(shù)組中的Nan值,但此方法不會更改原始數(shù)組,而是返回一個新數(shù)組。下面是一個示例演示:我們可

python pandas如何對指定的多列填充缺失值?

熊貓.DataFrame.fillna()函數(shù)用于填充數(shù)組中的Nan值,但此方法不會更改原始數(shù)組,而是返回一個新數(shù)組。下面是一個示例演示:

我們可以發(fā)現(xiàn),在用fillna方法填充缺少的值之后,將返回一個填充的數(shù)組,但原始數(shù)組沒有更改。

如果我們想改變原來的數(shù)組,我們需要重新賦值

填寫指定的多列缺失值,就像填寫整個數(shù)組的缺失值一樣,我們需要重新賦值。

pandas中index對象是不可修改的,但是為什么可以通過賦值修改呢?

Data={“state”:[“Ohio”,“Ohio”,“Ohio”,“Nevada”,

“year”:[20002001200220012002],

“pop”:[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9]}

]frame=dataframe(數(shù)據(jù))

索引不可修改幀索引[1] =1錯誤

但可以通過賦值修改幀索引= [1, 2, 3, 4, 5] 正常,

pandas修改字段類型?

熊貓使用數(shù)據(jù)類型修改數(shù)據(jù)類型,例如,df.d類型(浮動)