我正在尝试使用以下命令将excel电子表格导入到pandas中：这将整数列读取为int64，只要它们没有缺失或NaN值。当它们有NaN值时，它被读取为float64。np.int64})df= pd.read_excel(excel_file, dtype={'column_x': np.int64, 'column_y': np.int64})
我希望将缺少的值保留为nan，而将其他值</
浏览 11提问于2020-02-05得票数 0
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df.dtypesrating objectyear int64runtime float64然后当我尝试使用以下命令进行转换时：
df['budget'] = df['budget'].astype("int644 #df['column_name'].astype(np.float).astype(&qu
浏览 1提问于2021-07-31得票数 1
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关键是最后几行，其余的只是为了显示上下文。基本上，我的数据中最后有三列，ID变量LopNr和case应该有整数“无论如何”，但为了以防万一，我将整个DataFrame转换成整数。为什么我要为结果csv文件中的LopNr列和年份列获取".0“，而第三列包含聚合数据的列实际上被转换为整数，并且输出时没有".0"？我认为，在.astype(int)之后，所有列都有整数，并且我们的</e
浏览 1提问于2014-05-02得票数 5
我有很多空白单元格要处理的excel表格。Pandas在解析时将它们识别为NAN值。我知道如何通过传递到pandas excel读取方法来摆脱它们。pandas.read_excel(keep_default_na=False) 或 pandas.read_excel(na_filter=False) 但我希望将空单元格存储为“None”字符串。
浏览 179提问于2020-03-26得票数 1
作为标题状态，在之后我尝试过具有不同价值的na_values参数：accidents = pd.read_excel(filename, sheet_name= 'datos', na_values=[99])
但当我这么做的
浏览 7提问于2022-11-13得票数 1
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我正在尝试使用python pandas读取CSV文件，在结果数据帧中，返回一列作为float64数据类型而不是int64数据类型。但是我可以看到，在现有的CSV文件中，大多数值都是数字，其中一些值是空值SFO CA 123.0NY 152.0ABC AZ NaN
State Object
Id
浏览 1提问于2020-03-31得票数 1
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考虑一下这个简单的例子：>>> "key":[1,3,6,10,15,21],>>> dfA.astype('Int64').set_index('key').loc[2:16]
Traceback(我必须
浏览 2提问于2020-04-10得票数 1
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假设我使用df.isnull().sum()，并在dataframe的所有列中得到所有'NA‘值的计数。我想删除一个列，它的NA值高于'K‘。np.nan,np.nan,np.nan,np.nan,np.nan],})B 2D 2dtype: int64假设我要删除具有'2
浏览 3提问于2016-03-22得票数 0
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187 79423 <NA> <NA> 53 68388 <, <NA>, <NA>, 5]]由此，我推断--从本质上说，groupby('event
浏览 1提问于2020-04-11得票数 1
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我有以下数据：A_Key B_ID C_Key D_NA121 23 45.4 52df.dtypesA_Key int64C_Key float如何有条件地将任何具有"Key“或"ID”的列的dtype更改为object？我在
浏览 3提问于2017-10-25得票数 2
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我有一个熊猫数据框架，其中一个列sign up有多个空值。sign up列有包含多个OS (如iOS、android、web等)的分类值。我想从现有的OS值中填充NA值，但是NA值应该按照OS值的现有分布来填充。示例:假设数据集具有OS值计数分布，如下所示：android web 14mac
浏览 2提问于2017-07-02得票数 6
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我试图做一个相当简单的任务，但无法理解熊猫的行为。我正在使用熊猫阅读python中的UCI数据集：打印出第一行# array([1000025, 5, 1, 1, 1, 2, '1', 3, 1, 1, 2], dtype=object)print(pd.
浏览 5提问于2022-08-30得票数 0
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我使用fread从互联网上的一个位置读取数据，不知道这个专栏被解释为integer64，这是一个我不熟悉的类。问题是当使用data.table和by时，该类在sum()中的行为如何。在这里的另外两个问题中，也有类似的引用，但这是在将其用作ID值的上下文中(和)。
在此sum()列上按组执行integer64时，当列中有负值时，它的行为不像预期的那样(作为数值)。为什么会这样呢？na.rm=T)] #
浏览 0提问于2018-10-29得票数 4
我有一个Dataframe，其中大多数列都有10866个非空值，只有几个列的值较少。非空值最少的列是“关键字”(9373)。因此，当我从Dataframe中删除NA-值时，我希望每个列的非空值的数量等于列中具有最少非空值的非空值的数量；在本例中，是“关键字”
浏览 0提问于2019-09-02得票数 0
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我有一个excel表，需要在Tel#列中使用混合数据类型列来读取。我将Tel#列设置为excel中的文本字段。缺少的值应该以NULL的形式出现，转换后的浮点数应该作为字符串表示，没有小数位。，由于excel工作表中缺少值，所以我的SQL将这些值插入为浮点表示形式。df = pandas.read_excel(filename, dtypes=str, sheet_
浏览 1提问于2020-06-22得票数 0
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我是Python的新手。我想找出我的dataframe中哪一列的缺失值最多。假设我们有5行1000列。C1 C2 ... C1000 C1000具有最大的缺失值。因此我的代码应该返回列名"C1000“
浏览 0提问于2016-04-30得票数 2
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是否有一种方法可以为每一列找出不带数据的连续周期的最大长度？df.isna().sum()‘给出了所有nan的编号，但在这里的示例中，我正在寻找一种获取A=3和B=2的方法：import numpy as np
i =
浏览 3提问于2022-02-05得票数 0
groupby，agg，，，，和，，，但是我收到了一个空的数据，没有错误。'].agg(lambda x: ', '.join(x))
浏览 0提问于2020-06-10得票数 5
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我有一个数据集，如下所示：1 2 1 51 2我希望返回任何值在两列组合中出现的次数，而不是第三列这种情况下的数值是任意的。我只关心计算实例。1.)在A栏和B栏中有多少次出现值，而在C栏中没有出现多少次？ 1.) 1(第1行) 2.) 1(
浏览 2提问于2022-02-12得票数 0
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我有一个输入CSV文件，其中列A只有数字值，列B包含数字、字符串和日期。当我尝试用pd.read_csv读取这个CSV文件并使用to_excel()函数将数据写入excel文件时，输出的excel文件将date，number的值作为字符串值存储在B列中(注意:在Excel中，字符串值放在单元格的左侧，而数字、日期值存储在单元格的右侧，但在我的输出
浏览 29提问于2020-05-23得票数 0
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