从列中删除NaN值时会发生什么？
从列中删除NaN值时，将会删除包含NaN值的行。NaN表示缺失或不可用的数据，当数据集中存在NaN值时，对于数据分析和处理会带来一些问题。通过删除包含NaN值的行，可以清洗数据并减少错误。
删除NaN值的操作可以使用各种编程语言和数据处理工具来实现。以下是一些常见的处理NaN值的方法：
- 缺失值删除：将包含NaN值的行删除。这可以通过使用编程语言（如Python中的Pandas库）的dropna()函数实现。删除NaN值后，数据集的大小可能会减小。
- 缺失值填充：将NaN值替换为其他的数值。可以使用fillna()函数来填充NaN值。可以选择使用数据集中的平均值、中位数、众数或其他合适的值来填充NaN值。
- 插值法：通过使用已知的数据点来预测NaN值。插值法可以使用线性插值、多项式插值或其他插值方法来填充NaN值。
删除NaN值在数据处理中具有重要的作用，可以帮助确保数据的准确性和一致性。这对于数据分析、建模和机器学习任务非常重要。
腾讯云提供了多个与数据处理和云计算相关的产品和服务，例如：
- 腾讯云对象存储（COS）：用于存储和管理数据。它具有高可靠性、可扩展性和安全性，适用于存储和处理大规模数据集。
- 腾讯云弹性MapReduce（EMR）：用于大数据处理和分析。EMR提供了分布式计算框架和工具，使用户可以方便地进行数据分析和处理。
- 腾讯云数据湖分析（DLA）：提供了一站式的大数据分析服务，支持从数据湖中进行查询、分析和可视化，帮助用户快速获取有价值的信息。
以上是腾讯云的一些相关产品，详细信息和介绍可以参考腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/
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2回答
我有一个包含7100行的3列数据集。
data.isna().sum()显示，其中一列包含117个NaN vlaue，另一个列为0。data.isnull().sum()还显示了一个列的117和其他列的0。
data.dropna(inplace=True)下降351行。有人能给我解释一下吗？我做错什么了吗？
编辑：
我现在检查已删除的行。删除了351行，其中dropped.isna().sum().sum()总共显示了117个NaN值。
dropped[~dropped['description'].isna()]显示一个空表。据我所知，结果似乎是正确的。
现在我只是好奇计数
浏览 5提问于2022-03-04得票数 0
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我正在尝试创建一个从github url中提取的数据帧。然后，数据框将github文件中的年龄列排序到新的数据框中，其中AGE_12列的年龄值介于(1-12)之间，而AGE_TEEN列的年龄值介于(13-19)之间。但是，当我将表示AGE_12和AGE_TEEN值的数据赋给新数据帧中它们的列时，我最终得到了它们的NaN值？我尝试改变列的位置，或者AGE_12有时会产生正确的值，而另一个则不会，反之亦然。
下面是我的代码：
#Reads url for Github
url = 'https://raw.githubusercontent.com/wesm/pydata-book/2nd
浏览 0提问于2020-03-02得票数 1
如何从pandas.DataFrame中的列中删除很少发生的值，即低频值？示例：
In [4]: df[col_1].value_counts()
Out[4]: 0 189096
1 110500
2 77218
3 61372
...
2065 1
2067 1
1569 1
dtype: int64
因此，我的问题是:如何删除2065, 2067,
浏览 5提问于2015-09-10得票数 30
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2回答
在Pandas中，从列中删除NaN值后，在删除NaN值的索引处存储的值是什么？我能够成功地从列中删除NaN值，但是df的形状是完好无损的，但是该特定列的大小发生了变化。 1445 70.0
**1446 NaN**
1447 80.0
1448 70.0
1449 21.0
1450 60.0
1451 78.0
1452 35.0
1453 90.0
1454 62.0
1455 62.0
1456 85.0
1457 66.0
1458 68.0
1459 75.0
Name: LotFronta
浏览 16提问于2020-07-11得票数 0
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1回答
我刚接触熊猫，我对groupby有点迷惑。如果我有像这样的数据帧：
然后：df.groupby(['A']).count()返回类似于(不完全正确，但很接近)的内容：
我的问题是，当您按超过1列进行分组时会发生什么？像这样：
df.groupby(['A','B','C']).count()
它是否对列A、B和C进行重新分组，然后计算计数？
浏览 9提问于2017-03-17得票数 1
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我收集了一些云的传感器值(csv文件)，并注意到了一个问题，我认为我可以通过将不同的列组合到一个表中来解决这个问题。我有下表：
Sensor1x, Sensor1y, Sensor1z, Sensor2x, Sensor2y, Sensor2z
12.1, 0.1, 0.2, 2.2, 3.3, 2.2
NaN, NaN, NaN, NaN, NaN, 4.5,
etc.
当我试图从NaN列中删除Sensor1值时，由于某种原因，传感器2列中的所有值都设置为0，而
浏览 1提问于2021-01-08得票数 0
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1回答
我有一个数据框架，其中包含在不同时间(从1点到12点)和不同患者进行的几项医学测量。数据由两个索引组织，一个对应于患者编号(pid)，另一个对应于测量时间。测量值本身在列中。 数据帧如下所示： | Measurement1 |... |Measurement35
pid | Time | | |
-------------------------------------------------------
1 1 | Meas1@T1,pid1| | Meas35@T1,pid1
2
浏览 15提问于2020-03-30得票数 0
当我使用df.corr()时会发生什么？np.inf会对我的结果产生怎样的影响？
浏览 3提问于2017-01-24得票数 1
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对熊猫数据的处理有一些基本的东西，我没有得到。
TL，博士:将布尔序列传递给熊猫的索引运算符[]，返回该系列为True的df的行或列。但是，传递一个布尔数据values (即多维数据)返回一个仅由NaN值组成的奇怪的数据格式。
编辑:要改换:为什么可以将布尔值的数据传递给另一个dataframe，它是做什么的？对于一个系列，这是有意义的，但是对于dataframe，我不明白“幕后”发生了什么，以及为什么在我的示例中我得到了一个空NaN值的数据。
详细介绍了的示例：
当我将熊猫布尔序列传递给索引运算符时，它会返回与索引序列为True的索引对应的行列表：
test_list = [[1,2,3,4
浏览 1提问于2021-03-13得票数 0
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我正在尝试构建一个函数来从我的数据集中消除只有一个值的列。我使用了这个函数：
def oneCatElimination(dataframe):
columns=dataframe.columns.values
for column in columns:
if len(dataframe[column].value_counts().unique())==1:
del dataframe[column]
return dataframe
问题是，该函数消除了具有多个不同值的偶数列，即具有整数的索引列。
浏览 0提问于2015-11-01得票数 2
1回答
有人知道MySql如何为“文本”和"blob“分配内存，以防我插入的数据小于列的最大大小吗？
例如，当我将50K字符串插入到"text“列中时会发生什么情况？是否分配了整个65K列？
浏览 4提问于2012-03-29得票数 1
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1回答
我希望从dataframe的右侧删除nan 空白列。样本数据结构：
nan A B C nan nan nan
nan Singh raj roy 1 nan nan
nan rax rqa 1 3 nan nan
我试图从数据帧的右侧移除完全为空的nan列。
预期产出：
nan A B C nan
nan Singh raj roy 1
nan rax rqa 1 3
有人能帮我取得成果吗。
浏览 2提问于2021-03-01得票数 0
我正在做下面的左连接
left_join = left.merge(right, how="left", left_on=[attr1], right_on=[attr2])
现在如何在左连接中获取只属于右表的列的名称？如果我们带来相同名称的列，那么pandas有时会重命名列，所以我不能只从右边的表中获取列的名称。另外，由于我们在一个属性上合并，其中一列将不会出现，因此我需要以某种方式从left_join中提取它们。
谢谢!
编辑:我的解决方案比我预想的要简单。我解决了这个问题
names = left_join.columns.values
names[left.shape
浏览 3提问于2018-11-13得票数 2
我得到了ValueError:无法将浮点NaN转换为整数，如下所示：
df = pandas.read_csv('zoom11.csv')
df[['x']] = df[['x']].astype(int)
"x“是csv文件中的一个列，我在文件中找不到任何浮动NaN，我也不明白这个错误，也不明白为什么要得到它。
当我以字符串的形式读取列时，它的值如-1，1，...2000，在我看来都是非常好的整数。
当我将列读取为float时，可以加载该列。然后将值显示为-1.0,0.0等，但仍然没有任何NaN-s。
我在read_cs
浏览 1提问于2017-11-16得票数 93
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我有一个应该使用.csv绘制的gnuplot数据文件。让我们假设该文件具有以下格式：
A;B;C;D;E;F
1;1;2;1;1;1
2;3;3;3;5;6
3;4;1;1;1;4
第一列(A列)是x轴，每列B到F都应该画成自己的线条图(是的，我知道，一幅图中太多的线图看起来可能很糟糕，但只是为了得到一个想法)。这里是一个MCVE：
set terminal png size 1000,500
set datafile separator ";" # CSV file is seperated with ;
plot \
'C://tmp/test.csv&
浏览 3提问于2016-02-20得票数 0
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我正在尝试从'.csv‘文件中读取一些数据(基因组名称)，我想找出每一列的长度，然后用这些数据构建一个条形图，但不知何故，我的脚本显示所有列都有相同的长度，这不是真的。我的文件中有4列，每列的每个单元中都有一个基因组名称。错误的列数随后也会显示在'.png‘文件中。我在我的文件中删除了曾经的'0‘值，但这个问题仍然没有消失。这是我的代码：
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
ca1 = []
casU3 =[]
casU5 =[]
casBig = []
df =
浏览 0提问于2020-11-26得票数 0
2回答
为什么熊猫的NaN值有时被输入为numpy.float64，有时会浮动？当我想使用函数并根据其他列在dataframe中更改值时，这是非常混乱的。
示例：
A B C
0 1 NaN d
1 2 a s
2 2 b s
3 3 c NaN
我有一个def来更改C列的值
def change_val(df):
if df.A==1 and df.B==np.nan:
return df.C
else:
return df.B
然后将此函数应用于C列
df['C']=d
浏览 1提问于2018-10-10得票数 1
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1回答
我在用numpy.NAN初始化numpy数组时遇到了一些问题，如下所示。
>>> import numpy
>>> a = numpy.zeros(2)
>>> a
array([ 0., 0.])
>>> a[:] = numpy.NAN
>>> a
array([ nan, nan])
>>> a[0] is numpy.NAN
False
为什么会这样呢？我尝试用NAN初始化一个变量，得到变量是numpy.NAN作为True。当NAN被分配给数组时会发生什么？
另一个问题是，
浏览 2提问于2014-03-14得票数 1
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我知道，当某个值除以0时，通常会发生此错误。但就我而言：
c[0]=((a[1]*b[2])-(a[2]*b[1]));
c[1]=((a[2]*b[0])-(a[0]*b[2]));
c[2]=((a[0]*b[1])-(a[1]*b[0]));
cout<<c[0]<<c[1]<<c[2];
这段代码有时会生成NaN作为输出。
浏览 0提问于2017-06-22得票数 0
1回答
如果值发生在100之后，我希望将值添加到数组中。如果包含100的列不是最后一列(因为该行中的下一个列的值将被追加到数组中)，这很好。但是，如果100值出现在最后一列中，则会发生IndexError，因为没有lastcol +1值。
col1 col2 col3
nan 100 60
100 95 98
nan nan 100
现在：
values = [60,95,IndexError];
理想：
values = [60,95,100];
我的代码：
x1 = np.where(#table == 100.0)[0]; x2 = np.where(#table == 100.
浏览 2提问于2014-02-24得票数 0
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我有一个pd.DataFrame，它是通过解析一些excel电子表格创建的。其中一列具有空单元格。例如，下面是该列频率的输出，有32320条记录缺少租户的值。
>>> value_counts(Tenant, normalize=False)
32320
Thunderhead 8170
Big Data Others 5700
Cloud Cruiser 5700
Partnerpedia
浏览 490提问于2015-03-28得票数 125
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6回答
我自己找到了一种方法从熊猫的数据栏中掉下nan行。如果有一个包含nan值的列dat，那么是否有一种更优雅的方法来删除x列中有nan值的每一行dat？
dat = dat[np.logical_not(np.isnan(dat.x))]
dat = dat.reset_index(drop=True)
浏览 6提问于2016-04-02得票数 54
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我试图在我的dataframe的一列中填充一些NaN值。根据我从了解到的情况，我应该能够将一个Pandas系列传递给fillna，然后Pandas将用我提供的系列来填充我的NaN。
代码如下：
XTrain_pd[class_name] = XTrain_pd[class_name].fillna(pd.Series(train_pred))
因此，根据来自NaN的值填写train_pred值。
我确保了train_pred的长度和要填充的NaN数是相同的：
print(XTrain_pd[class_name].isna().sum(),print(train_pred.shape))
这一
浏览 4提问于2021-03-15得票数 0
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对于我认为是一个简单的问题，我没有找到任何明确的答案。这是针对Python 3的。在应用函数、循环等时，您的一些技巧和技巧是什么？当您的列同时具有空值和非空值时？
下面是我今天清理一些数据时遇到的一个例子。我有一个函数，从合并的dataframe中提取两列，然后计算一个比率，显示两个字符串有多相似。
进口：
from difflib import SequenceMatcher
import pandas as pd
import numpy as np
import pyodbc
import difflib
import os
from functools import partial
i
浏览 6提问于2017-10-18得票数 0
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我有数据浮点数作为数据，我想将数据规范化，所以首先我把它转换成int (否则我有错误ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').)，我的代码用于规范化：
def normalize_df():
x = my_df.values.astype(int)
min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
x_scaled = min_max_scaler.fit_transform(x)
浏览 7提问于2015-10-28得票数 1
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2回答
所以这个数据集有200万名病人的记录。我被要求把每一个可变的二分法，这部分都完成了，但任何病人都可以有多个记录，所以我必须按病人分组。当我执行此操作时，我会丢失数据；知道为什么吗？并不是每个领域都会发生这种情况：
我正在添加一个示例数据的映像，以遍历groupby('npaciente)，然后您可以看到，对于valu_计数中的每一列，它在复杂的
浏览 6提问于2017-08-02得票数 2
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6回答
我知道在JavaScript中你可以这样做：
var oneOrTheOther = someOtherVar || "these are not the droids you are looking for...";
其中，如果变量oneOrTheOther不是null、undefined或false，则它将采用第一个表达式的值。在这种情况下，它被赋值给第二个语句的值。
然而，当我们使用逻辑AND运算符时，变量oneOrTheOther被赋予了什么呢？
var oneOrTheOther = someOtherVar && "some string&#
浏览 0提问于2010-07-02得票数 79
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我收到很多来自其他人的.CSV和excel文件，它们总是用随机占位符(如，N/a等)填充空白字段。我编写了一个函数来迭代列并从该数据集中删除这些占位符的列表。如果问题影响整个数据集，我甚至可以遍历所有列并从整个数据集中清除占位符。问题是遍历每一列和行以及可能的占位符非常缓慢。我希望有人能给我一个更快甚至更简单的完成这个任务的方法。谢谢!
我现在的职责是：
def drop_placeholders(dataframe, column, placeholder_list=['N/A', 'N/a', 'n/a', 'NaN', &#
浏览 2提问于2018-08-08得票数 0
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我想测试C列中的单元格是否为空白，如果是，则在A列中填充值，如果A为NaN，则用B填充。列C可能有一些空白单元格如下所示：
df
A B C
0 xyz NaN 12.03.2010
1 abc NaN 01.10.2009
2 NaN 14.11.2010
3 02.10.2010 NaN
C似乎有一些空白单元格，但当我用df.iloc[2, 2] == None或pd.isnull
浏览 0提问于2021-07-05得票数 1
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如果我的问题已经得到回答，请接受我的道歉。我试图找到一个解决方案，但我所能找到的就是将所有NaN的解决方案放在一个数据帧中。我的问题是，我有一个6列500行的数据帧。我需要检查某个特定行中的所有值是否都为NaN，这样我就可以将它们从dataset中删除。第2行、第6行和第7行下面的示例包含从col1到col6的所有Nan：
Col1 Col2 Col3 Col4 Col5 Col6
12 25 02 78 88 90
Nan Nan Nan Nan Nan
浏览 1提问于2016-09-03得票数 6
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2回答
我试图从通过NaN获得的数据中删除所有的pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name = "Sheet1")行，我尝试过使用df = df.dropna(how='all')和df.dropna(how='all', inplace=True)，两者都无法删除我打印的最后一个空行：df.tail(1)。
a b c
3463 NaN NaN
我注意到列c中的值不是空的，而是空的。有人能帮忙处理这个问题吗？谢谢。
浏览 2提问于2020-01-13得票数 2
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我在label列中创建了一个带有一些nan的DataFrame df，如何获取nan的索引？？我试过df['label'] == np.nan，但它似乎不起作用，当我使用sum(df['Adj. Volume'] == 5090527.0)时，我可以得到正确的答案，发生了什么？为什么==np.nan不能工作？DataFrame是这样的
浏览 24提问于2016-09-26得票数 1
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3回答
我正在测试机器学习算法的性能，特别是它如何处理丢失的数据，以及当变量丢失时会出现什么样的性能下降。
例如，当变量x丢失20%时，模型的精度下降了一定的%。为了做到这一点，我想通过替换dataframe列中20%的行来模拟丢失的数据。
有什么办法可以做到吗？
启动df：
d = {'var1': [1, 2, 3, 4], 'var2': [5, 6, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data=d)
df
var1 var2
0 1 5
1 2 6
2 3 7
3 4 8
浏览 0提问于2019-03-13得票数 2
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在尝试执行如下代码行时，我得到'TypeError:数据类型不被理解‘：
df['c'].replace(0, method='ffill', inplace=True)
上面的代码基本上是用列c中以前的非零值替换每个零值。列c中的值的数据类型是整数，只有两个NaNs。用零替换NaNs后仍然会发生错误，但是当我在上面的代码之前添加以下行时，它可以正常工作：
df.dropna(inplace = True)
那么这里到底发生了什么呢？如何在不删除DataFrame中任何带有NaNs的行的情况下，用列DataFrame中的以前的非零值替换每个零值？
浏览 1提问于2019-09-11得票数 0
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我想用Pandas从excel工作表中导入一些值。
当我用Pandas读取值时，我希望逐列读取，但当每一列的行为空时，则停止读取值。
因为在我的excel文件中，不同的列有不同的行数，所以我现在得到的是带有一些数字的数组，然后用"nan“值填充，直到它们达到最大数目(即excel列的行数最多)。
我希望这个解释不要太混乱。
这个代码片段不是一个很好的例子，它不是可复制的，但是希望能帮助我理解我想做的事情。
在代码段的第二部分(下面#删除nan)中，我试图在导入"nan“之后删除”nan“，但这也不起作用，我得到了以下错误：ufunc 'isnan' not su
浏览 0提问于2018-12-28得票数 0
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我有一个dataframe，其中每一列代表一个用户。我正在尝试删除一个只有NaN和0.000000的any列，这样Username1或第一列就不会包含在数据帧中，而其他列会包含在数据帧中。 这是数据帧： username 1 2 3 4 5
date
2019-01-16 NaN 9.16667 NaN NaN 1.000000
2019-01-17 NaN NaN NaN 1.000000 1.000000
2019-0
浏览 12提问于2019-02-04得票数 3
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3回答
我从csv文件中提取一列，并使用pandas将其中的数据输入到数组中。但是，许多单元格是空的，并在数组中保存为'nan‘。我想要么识别空单元格以便跳过它们，要么在之后将它们从数组中全部删除。类似于下面的伪代码：
if df.row(column number) == nan
skip
或
if df.row(column number) != nan
do stuff
基本上，我如何识别csv文件中的单元格是否为空。
浏览 3提问于2018-10-02得票数 1
在一个数据框中，我想创建另一个列，该列输出来自一行中不同列的最频繁的值。
A B C D
foo bar baz foo
egg bacon egg egg
bacon egg foo baz
E“列必须从如下所示的行中输出频繁值
E
foo
egg
我如何在Python中实现它？
浏览 0提问于2020-12-04得票数 0
2回答
熊猫系列中的重复NaNs系列
、、、、
我想要检查一个dataframe的列是否包含多个不同的值，所以我接受该列，使它成为一个集合，并检查它的长度。但我和南安有个问题。我原以为一个列的长度是零，但事实并非如此，为什么？
import pandas as pd
from numpy import nan
set([nan, nan, nan]) # set has one element
set(pd.Series([nan, nan, nan])) #set has three elements
同样的情况也会发生在numpy数组中：
set(pd.np.array([nan, nan, nan])) #set has three
浏览 4提问于2016-01-22得票数 1
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2回答
我使用以下代码删除熊猫中丢失数据的一些行：
df = df.replace(r'^\s+$', np.nan, regex=True)
df = df.replace(r'^\t+$', np.nan, regex=True)
df = df.dropna()
但是，数据帧中仍然有一些单元格看起来是空白/空的。为什么会发生这种情况？有什么办法可以去掉这样空/空单元格的行吗？谢谢!
浏览 0提问于2018-08-22得票数 3
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我有两大疑问：
DELETE查询首先标识要删除的所有行(从where子句中)，然后删除所有行，还是在与where子句匹配时删除行？
删除查询所采用的锁级别是多少？是全桌锁吗？如果不是，那么在运行查询时插入/更新的情况是如何处理的？
例如，我运行一个DELETE，其中X列的值为0。在DELETE查询检查特定行时，列X的值为1，然后(但在查询完成之前)，其他一些用户将该行的X列更新为0。那么，当删除完成时会发生什么呢？那一排是在场还是缺席？
浏览 0提问于2019-03-14得票数 2
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我从雇主那里得到了这样的df： data = {'Jobs':['Python-Dev', 'Data Scientist', 'Python-Dev', 'Data Scientist', 'Java-Dev', 'Programmer'],
'Skill_01':['python', 'pandas', 'python', 'keras', 'java', 'C++
浏览 17提问于2020-08-31得票数 1
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我希望从包含浮点dtype列字符串值的dataframe中删除行。例如，如果我有一个amount字段，我希望删除dataframe中的所有行，这些行在amount字段中包含一个值"NA“。
到目前为止我已经试过以下几种方法-
to_drop = ['NA']
data = data[~data['gross'].isin(to_drop)]
和
data = data[data.gross.str != 'NA']
我得到了“一个只有字符串值的.str访问器，它在熊猫中使用np.object_ dtype”。
正确的方法是什么？
浏览 5提问于2017-08-13得票数 2
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1回答
我有一个dataframe，它由像x和v这样的检查点组成，用下面的行替换为booleans：
df.replace({'v': True, 'x': False}, inplace=True)
在运行df.replace()之前，根据df.dtypes，所有列的类型都是object。在replace()之后，除了一个类型为bool的列之外，其他所有列都仍然是object，并且其中的值都是numpy.bool_类型。Pycharm为True值显示这个红色背景的特定列，如下所示。
为什么会发生这种事？object不适合存储布尔人吗？为什么pandas要为这
浏览 0提问于2018-06-10得票数 3
回答已采纳
2回答
我有一个带有列名的数据框，比如id_1 id_2 id_3 ty yu io。
我想使用like条件从sql中删除数据帧中的列；删除像'id%‘这样的列，并通过提及它们的位置来删除其中的一些列；删除6，即io列
浏览 0提问于2019-11-05得票数 0
我有一个变量float slope，由于有时会发生0除法，所以在打印输出时，该变量的值有时会为nan。
当这种情况发生时，我正在尝试做一个if-else。我该怎么做？if (slope == nan)好像不起作用。
浏览 11提问于2010-08-13得票数 81
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1回答
我希望在旧数据帧的基础上创建新的数据帧，这样只会有超过列平均值的值。我的问题是，当然，每一列都有不同的平均值，我不想单独计算它，然后用不同的值来剪裁每一列。我尝试了双循环，因为有不同的行数和列数，但没有成功。例如，我有以下数据帧：
a b c
4 5 6
1 2 3
7 9 2
3 6 8
我计算每一列的平均值，然后我想用大于相应列平均值的值创建新的dataframe，因此：
a1 b1 c1
4 9 6
7 6 8
我甚至不确定这是否可能，因为新数据帧中的列可能会有不同的维度，但也许我们可以用NaN填充缺失的条目？我不确定正确的解决方案应该是什么。
浏览 0提问于2018-02-09得票数 1
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1回答
我相当确定我知道为什么在合并2个DFs后我会在DF2中得到NaN值，但是我不知道如何解决这个问题。我的数据如下所示。DF2 df是一个非常大的DF，其年、月和日可以追溯到1991年。我正在尝试将这个DF2的一个子集与DF1中2018年==中的一个更小的年/月/日的子集进行匹配或合并。通常，'nan‘值的问题是由于df1、df2中的列名不匹配或相似造成的，但我的列在我看来是一样的。 DF1： Out[2]:
plant_name obsvals year month day hour
0 COPPER CROSSING 0.0 2018
浏览 28提问于2021-11-20得票数 0
回答已采纳
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