开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

基于多个NaN检查在df中创建新列

是指在数据框（DataFrame）中进行缺失值（NaN）的检查，并根据检查结果创建一个新的列。下面是一个完善且全面的答案：

在数据分析和机器学习中，经常需要处理包含缺失值的数据。NaN是表示缺失值的一种常见方式。在处理数据时，我们通常需要对缺失值进行处理，以确保数据的完整性和准确性。

要基于多个NaN检查在df中创建新列，可以按照以下步骤进行：

导入所需的库和模块：
导入所需的库和模块：
创建一个数据框（DataFrame）：
创建一个数据框（DataFrame）：
使用isna()函数检查数据框中的缺失值：
使用isna()函数检查数据框中的缺失值：
这将返回一个与原始数据框形状相同的布尔型数据框，其中缺失值位置为True，非缺失值位置为False。
创建一个新列，用于表示每行中缺失值的数量：
创建一个新列，用于表示每行中缺失值的数量：
这将在原始数据框中创建一个名为'NaN_count'的新列，其中包含每行中缺失值的数量。
最终的数据框将如下所示：
最终的数据框将如下所示：
在这个例子中，第一行和第四行没有缺失值，因此'NaN_count'列的值为0。第二行有一个缺失值，第三行有两个缺失值，因此'NaN_count'列的值分别为1和2。

这种基于多个NaN检查在df中创建新列的方法可以帮助我们更好地理解和处理数据中的缺失值。在实际应用中，可以根据具体的业务需求和数据特点，进一步分析和处理缺失值，以提高数据分析和机器学习的准确性和可靠性。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/dap）
腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）
腾讯云大数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/dca）
腾讯云人工智能平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）
腾讯云数据库（https://cloud.tencent.com/product/cdb）
腾讯云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）
腾讯云存储（https://cloud.tencent.com/product/cos）
腾讯云区块链（https://cloud.tencent.com/product/baas）
腾讯云物联网平台（https://cloud.tencent.com/product/iot）
腾讯云移动开发平台（https://cloud.tencent.com/product/mpp）
腾讯云音视频处理（https://cloud.tencent.com/product/vod）
腾讯云网络安全（https://cloud.tencent.com/product/saf）
腾讯云云原生应用平台（https://cloud.tencent.com/product/tke）
腾讯云元宇宙（https://cloud.tencent.com/product/mu）

相关搜索:Python:基于多个条件从行创建新列 R-基于在df中搜索向量元素来创建新列使用基于列值的字典中的值在df中创建新列在excel中基于现有列创建新列在NaN中创建新列结果在Pandas中基于多个条件创建多个新列在python中创建新列并填充NaN 基于dataframe中的数据创建新变量，忽略NaN 基于df中的两列和可能的NaN值的新列值基于Pandas中的竖线分隔列创建多个新列

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

猿创征文｜数据导入与预处理-第3章-pandas基础

1.3.2创建Series对象：基于列表创建： In [1]: import pandas as pd In [2]: ser_obj = pd.Series(['Python', 'Java', '...Dataframe中的数据以一个或多个二维块存放，不是列表、字典或一维数组结构。...，如出现新的列，值为NaN # index在这里和之前不同，并不能改变原有index，如果指向新的标签，值为NaN （非常重要！）...' data4 = df2.loc[[3,2,1]] #print(data3) print(data4) print('多标签索引\n-----') # 多个标签索引，如果标签不存在，则返回NaN #...colums：表示新的列索引。

14K2 0

一篇文章就可以跟你聊完Pandas模块的那些常用功能

Pandas 可以说是基于 NumPy 构建的含有更高级数据结构和分析能力的工具包。在 NumPy 中数据结构是围绕 ndarray 展开的，那么在 Pandas 中的核心数据结构是什么呢？...删除 DataFrame 中的不必要的列或行： Pandas 提供了一个便捷的方法 drop() 函数来删除我们不想要的列或行。比如我们想把“语文”这列删掉。...# inplace：刷选过缺失值得新数据是存为副本还是直接在原数据上进行修改。...基于指定列进行连接比如我们可以基于 name 这列进行连接。 df3 = pd.merge(df1, df2, on='name') 运行结果: ?...3 3.0 3.0 NaN 4 将“A”，“B”，“C”和“D”列中的所有NaN元素分别替换为0,1,2和3。

5.2K3 0

数据科学篇| Pandas库的使用（二）

Pandas 可以说是基于 NumPy 构建的含有更高级数据结构和分析能力的工具包。在 NumPy 中数据结构是围绕 ndarray 展开的，那么在 Pandas 中的核心数据结构是什么呢？...删除 DataFrame 中的不必要的列或行： Pandas 提供了一个便捷的方法 drop() 函数来删除我们不想要的列或行。比如我们想把“语文”这列删掉。...# inplace：刷选过缺失值得新数据是存为副本还是直接在原数据上进行修改。...基于指定列进行连接比如我们可以基于 name 这列进行连接。 df3 = pd.merge(df1, df2, on='name') 运行结果: ?...3 3.0 3.0 NaN 4 将“A”，“B”，“C”和“D”列中的所有NaN元素分别替换为0,1,2和3。

5.8K2 0

数据科学篇| Pandas库的使用

Pandas 可以说是基于 NumPy 构建的含有更高级数据结构和分析能力的工具包。在 NumPy 中数据结构是围绕 ndarray 展开的，那么在 Pandas 中的核心数据结构是什么呢？...删除 DataFrame 中的不必要的列或行： Pandas 提供了一个便捷的方法 drop() 函数来删除我们不想要的列或行。比如我们想把“语文”这列删掉。...# inplace：刷选过缺失值得新数据是存为副本还是直接在原数据上进行修改。...基于指定列进行连接比如我们可以基于 name 这列进行连接。 df3 = pd.merge(df1, df2, on='name') 运行结果: ?...3 3.0 3.0 NaN 4 将“A”，“B”，“C”和“D”列中的所有NaN元素分别替换为0,1,2和3。

6.7K2 0

Pandas缺失数据处理

中的NaN值来自NumPy库，NumPy中缺失值有几种表示形式：NaN，NAN，nan，他们都一样缺失值和其它类型的数据不同，它毫无意义，NaN不等于0，也不等于空串 print(pd.isnull(...1 8000 2 27000 把上面创建的my_sq, 直接应用到整个DataFrame中：使用apply的时候,可以通过axis参数指定按行/ 按列传入数据 axis = 0 (默认...] z=col[2] return (x+y+z)/3 df.apply(avg_3_apply) 按一列一列执行结果:(一共两列，所以显示两行结果) 创建一个新的列'new_column...'，其值为'column1'中每个元素的两倍，当原来的元素大于10的时候，将新列里面的值赋0: import pandas as pd data = {'column1':[1, 2, 15, 4, 8...10，如果是，则将新列'new_column'中的值赋为0 df['new_column'] = df.apply(lambda row: 0 if row['column1'] > 10 else

1031 0

数据科学篇| Pandas库的使用（二）

Pandas 可以说是基于 NumPy 构建的含有更高级数据结构和分析能力的工具包。在 NumPy 中数据结构是围绕 ndarray 展开的，那么在 Pandas 中的核心数据结构是什么呢？...删除 DataFrame 中的不必要的列或行： Pandas 提供了一个便捷的方法 drop() 函数来删除我们不想要的列或行。比如我们想把“语文”这列删掉。...然后对 df1 中的“语文”列的数值进行 *2 处理，可以写成： 7 8 def double_df(x): 9 return 2*x 10 df1[u'语文'] = df1[u'...基于指定列进行连接比如我们可以基于 name 这列进行连接。 1 df3 = pd.merge(df1, df2, on='name') 运行结果: ?...NaN 5 63 3.0 3.0 NaN 4 将“A”，“B”，“C”和“D”列中的所有NaN元素分别替换为0,1,2和3。

4.4K3 0

《利用Python进行数据分析·第2版》第5章 pandas入门5.1 pandas的数据结构介绍5.2 基本功能5.3 汇总和计算描述统计5.4 总结

2002 Nevada 2.9 -1.7 six 2003 Nevada 3.2 NaN 为不存在的列赋值会创建出一个新列。....eastern创建新的列。...重新索引 pandas对象的一个重要方法是reindex，其作用是创建一个新对象，它的数据符合新的索引。...NaN 3 NaN dtype: float64 当排序一个DataFrame时，你可能希望根据一个或多个列中的值进行排序。...表5-9 唯一值、值计数、成员资格方法有时，你可能希望得到DataFrame中多个相关列的一张柱状图。

6.1K7 0

Python 金融编程第二版（二）

② 打开文件以读取二进制数据… ③ …并在b对象中读取五个元素。 ④ 使用类型代码double创建一个新的array对象。 ⑤ 从文件中读取两个元素。 ⑥ 类型代码的差异导致“错误”的数字。...③ 创建新对象。 ④ 新ndarray对象的转置。在重塑操作期间，ndarray对象中的元素总数保持不变。在调整大小操作期间，此数字会更改，即它要么减少（“向下调整”），要么增加（“向上调整”）。...DataFrame对象创建另一个新列。...② 给出组中的行数。 ③ 给出每列的均值。 ④ 给出每列的最大值。 ⑤ 给出每列的最小值和最大值。也可以通过多个列进行分组。...也可以基于空的 DataFrame 对象进行连接。在这种情况下，列会被顺序创建，导致行为类似于左连接。

1611 0

《利用Python进行数据分析·第2版》第8章数据规整：聚合、合并和重塑8.1 层次化索引8.2 合并数据集8.3 重塑和轴向旋转8.4 总结

上面那个DataFrame中的（带有分级名称）列可以这样创建： MultiIndex.from_arrays([['Ohio', 'Ohio', 'Colorado'], ['Green', 'Red'...，并创建一个新的DataFrame： In [31]: frame2 = frame.set_index(['c', 'd']) In [32]: frame2 Out[32]: a...数据库风格的DataFrame合并数据集的合并（merge）或连接（join）运算是通过一个或多个键将行链接起来的。这些运算是关系型数据库（基于SQL）的核心。...df1中的数据有多个被标记为a和b的行，而df2中key列的每个值则仅对应一行。...它不是将一列转换到多个新的DataFrame，而是合并多个列成为一个，产生一个比输入长的DataFrame。

2.7K9 0

数据科学 IPython 笔记本 7.1 Pandas

year 0 5.0 VA 2012 1 5.1 VA 2013 2 5.2 VA 2014 3 4.0 MD 2014 4 4.1 MD 2015 指定列的序列来创建DataFrame： df_2...2014 MD 4.0 6.0 4 2015 MD 4.1 6.1 对不存在的新列赋值来创建新列： df_3['state_dup'] = df_3['state'] df_3 year state...5.2, 6.0], [2014, 'MD', 4.0, 6.0], [2015, 'MD', 4.1, 6.1]], dtype=object) ''' 重索引使用符合新索引的数据创建新对象...6 NaN NaN NaN NaN 从DataFrame中删除列： df_7 = df_7.drop('unempl', axis=1) df_7 state pop year 2 VA 5.2...2] state pop unempl year 0 VA 5.0 NaN 2012 1 VA 5.1 NaN 2013 基于过滤器从DataFrame中选择行： df_6[df_6['pop']

5.1K2 0

python对100G以上的数据进行排序，都有什么好的方法呢

为了说明的使用.sort_index()，首先使用以下方法创建一个新的排序 DataFrame .sort_values()： >>> >>> sorted_df = df.sort_values(by...以下代码基于现有mpgData列创建了一个新列，映射True了mpgData等于Y和NaN不等于的位置： >>> >>> df["mpgData_"] = df["mpgData"].map({"Y":...Automatic 4-spd 1993 NaN [100 rows x 11 columns] 现在你有一个名为新列mpgData_包含这两个True和NaN值。...通常，这是使用 Pandas 分析数据的最常见和首选方法，因为它会创建一个新的 DataFrame 而不是修改原始数据。这允许您保留从文件中读取数据时的数据状态。...Manual 5-spd 1985 True [100 rows x 11 columns] 在df对象中，值现在基于city08列按升序排序。

10K3 0

Pandas Sort：你的 Python 数据排序指南

为了说明的使用.sort_index()，首先使用以下方法创建一个新的排序 DataFrame .sort_values()： >>> >>> sorted_df = df.sort_values(by...以下代码基于现有mpgData列创建了一个新列，映射True了mpgData等于Y和NaN不等于的位置： >>> >>> df["mpgData_"] = df["mpgData"].map({"Y":...Automatic 4-spd 1993 NaN [100 rows x 11 columns] 现在你有一个名为新列mpgData_包含这两个True和NaN值。...通常，这是使用 Pandas 分析数据的最常见和首选方法，因为它会创建一个新的 DataFrame 而不是修改原始数据。这允许您保留从文件中读取数据时的数据状态。...Manual 5-spd 1985 True [100 rows x 11 columns] 在df对象中，值现在基于city08列按升序排序。

14.1K0 0

Python代码实操：详解数据清洗

除了示例中直接通过pd.DataFrame来直接创建数据框外，还可以使用数据框对象的 df.from_records、df.from_dict、df.from_items 来从元组记录、字典和键值对对象创建数据框...更有效的是，如果数据中的缺失值太多而无法通过列表形式穷举时，replace 还支持正则表达式的写法。当列中的数据全部为空值时，任何替换方法都将失效，任何基于中位数、众数和均值的策略都将失效。...53, 22, 32, 43]}) print(df) # 打印输出直接通过DataFrame创建一个7行2列的数据框，打印输出结果如下： col1 col2 0 1 12...的选择功能，即只保留在 df_zscore 中异常列（col1）为 False 的列。...判断方法为 df.duplicated()，该方法中两个主要的参数是 subset 和 keep。 subset：要判断重复值的列，可以指定特定列或多个列。默认使用全部列。

4.9K2 0

pandas数据清洗，排序，索引设置，数据选取

) # 将df的A列中 -999 全部替换成空值 df['A'].replace(-999, np.nan) #-999和1000 均替换成空值 obj.replace([-999,1000], np.nan...DataFrame # 返回一个新的DataFrame，更新index，原来的index会被替代消失 # 如果dataframe中某个索引值不存在，会自动补上NaN df2 = df1.reindex(...[df['A'].isin([5.8,5.1])]选取列A中值为5.8，5.1的所有行组成dataframe query 多个where整合切片，&：于，|：或　 df.query(" A>5.0...']] # 需求1：创建一个新的变量 test # 如果sepal_length > 3 test = 1 否则 test = 0 df.loc[df['sepal_length'] > 6, 'test...'] = 1 df.loc[df['sepal_length'] <=6, 'test'] = 0 # 需求2：创建一个新变量test2 # 1.petal_length>2 and petal_width

3.2K2 0

快速介绍Python数据分析库pandas的基础知识和代码示例

df.tail(3) # Last 3 rows of the DataFrame ? 添加或插入行要向DataFrame追加或添加一行，我们将新行创建为Series并使用append()方法。...在本例中，将新行初始化为python字典，并使用append()方法将该行追加到DataFrame。...我们也可以添加新的列 # Adding a new column to existing DataFrame in Pandas sex = ['Male','Female','Male','Female...选择在训练机器学习模型时，我们需要将列中的值放入X和y变量中。...通常回根据一个或多个列的值对panda DataFrame进行排序，或者根据panda DataFrame的行索引值或行名称进行排序。例如，我们希望按学生的名字按升序排序。

8.1K2 0

Pandas必会的方法汇总，数据分析必备！

对象可以是列表\ndarray、字典以及DataFrame中的某一行或某一列 2 pd.DataFrame(data,columns = [ ],index = [ ]) 创建DataFrame。...columns和index为指定的列、行索引，并按照顺序排列举例：用pandas创建数据表： df = pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006...序号方法说明 1 df.head() 查询数据的前五行 2 df.tail() 查询数据的末尾5行 3 pandas.qcut() 基于秩或基于样本分位数将变量离散化为等大小桶 4 pandas.cut...Index对象 8 .reindex(index, columns ,fill_value, method, limit, copy ) 改变、重排Series和DataFrame索引，会创建一个新对象...() 十、数据转换序号方法说明 1 .replace(old, new) 用新的数据替换老的数据，如果希望一次性替换多个值，old和new可以是列表。

5.9K2 0

Pandas数据结构之DataFrame常见操作

提取、添加、删除列用方法链分配新列索引 / 选择数据对齐和运算转置 DataFrame 应用 NumPy 函数控制台显示 DataFrame 列属性访问和 IPython 代码补全提取、添加...d NaN NaN False bar NaN 用方法链分配新列受 dplyr 的 mutate 启发，DataFrame 提供了 assign() 方法，可以利用现有的列创建新列...这种方式常见于在操作链中调用 assign 的操作。...这种操作允许依赖赋值，**kwargs 后的表达式，可以引用同一个 assign() 函数里之前创建的列。...要想编写支持 3.6 之前或之后版本的 Python 代码，传递 assign 表达式时，要注意以下两点：更新现有的列在同一个 assign 引用刚建立的更新列示例如下，更新列 “A”，然后，在创建

1.3K4 0

Pandas数据结构之DataFrame常见操作

提取、添加、删除列用方法链分配新列索引 / 选择数据对齐和运算转置 DataFrame 应用 NumPy 函数控制台显示 DataFrame 列属性访问和 IPython 代码补全提取、添加...d NaN NaN False bar NaN 用方法链分配新列受 dplyr 的 mutate 启发，DataFrame 提供了 assign() 方法，可以利用现有的列创建新列...这种方式常见于在操作链中调用 assign 的操作。...这种操作允许依赖赋值，**kwargs 后的表达式，可以引用同一个 assign() 函数里之前创建的列。...要想编写支持 3.6 之前或之后版本的 Python 代码，传递 assign 表达式时，要注意以下两点：更新现有的列在同一个 assign 引用刚建立的更新列示例如下，更新列 “A”，然后，在创建

1.8K2 0

Pandas之:Pandas简洁教程

对象创建因为Pandas是基于NumPy数组来构建的，所以我们在引用的时候需要同时引用Pandas和NumPy： In [1]: import numpy as np In [2]: import...它就像是Excel中的表格，带有行头和列头。 DataFrame中的每一列都可以看做是一个Series： ? 查看数据创建好Series和DataFrame之后，我们就可以查看他们的数据了。...有a,b,c,d,e这5列，如果我们再给他加一列f，那么f的初始值将会是NaN： In [55]: df.reindex(columns=list(df.columns) + ['F']) Out[55...可以使用Concat来合并多个df，我们先创建一个df： In [79]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4)) In [80]: df Out[80]:...key foo 6 18 group还可以按多个列进行： In [100]: df2.groupby(['key','lval']).sum() Out[100]:

1.6K4 0

10分钟入门Pandas

（能匹配的数据加入到新列，不能匹配的数据设为Nan）In [45]: s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6], index=pd.date_range("20130102",...“重置索引”操作可以添加、删除行或列，或者修改行或列的位置，该操作返回数据表的副本。在重置索引操作中，如果指定的索引存在，则保留原有数据，若指定的索引不存在，则添加新的行或列（数据为Nan）。...NaN C NaN 1.018601时间序列python有简单强大的功能来创建时间序列，还可以按照固定的时间间隔对数据进行重构，这在商业程序中十分常用。...", "a", "e"]} .....: )创建新的列，依据raw_grade列的内容从字符串变为分类类型：In [124]: df["grade"] = df["raw_grade"].astype...对于已存在的数据，如果新的分类不包含，则会变成nan。

1.1K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭