在Pandas行中为非float64类型的列创建null /NaN值

在Pandas行中为非float64类型的列创建null/NaN值，可以使用Pandas库中的DataFrame对象的fillna()方法来实现。fillna()方法可以用指定的值或方法替换数据帧中的缺失值。

具体步骤如下：

1. 导入Pandas库：import pandas as pd
2. 创建数据帧（DataFrame）对象：df = pd.DataFrame(data)
   • data是一个字典或二维数组，包含要创建数据帧的数据。

• 选择非float64类型的列：non_float_cols = df.select_dtypes(exclude=['float64']).columns
  • select_dtypes()方法用于选择指定数据类型的列。
  • exclude=['float64']参数用于排除float64类型的列。
  • columns属性返回选择的列名。
• 使用fillna()方法为非float64类型的列创建null/NaN值：df[non_float_cols] = df[non_float_cols].fillna(value)
  • value是要用于替换缺失值的值。
  • fillna()方法会返回一个新的数据帧，因此需要将其赋值给原始数据帧的相应列。
• 打印结果：print(df)

这样，非float64类型的列中的缺失值就会被替换为null/NaN值。

Pandas是一个强大的数据分析和处理库，广泛应用于数据科学、机器学习和数据挖掘等领域。它提供了丰富的数据结构和函数，使数据处理变得简单高效。腾讯云提供了云服务器、云数据库、云存储等一系列云计算产品，可以满足不同场景下的需求。您可以访问腾讯云官方网站（https://cloud.tencent.com/）了解更多产品和服务信息。