首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何根据其他列的字符值创建第三列,不包括NA和values?

根据其他列的字符值创建第三列,不包括NA和values的方法可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,需要遍历每一行的其他列的字符值,判断是否为NA或者values。可以使用条件语句进行判断,如果不是NA和values,则进行下一步操作。
  2. 创建一个新的第三列,并将符合条件的字符值添加到该列中。可以使用编程语言中的数组或者列表来存储第三列的值。
  3. 最后,将第三列的值添加到原始数据集中,形成新的数据集。

下面是一个示例代码,以Python语言为例:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 假设原始数据集为df,包含两列:col1和col2
df = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'B', 'C', 'NA', 'D'],
                   'col2': ['X', 'values', 'Y', 'Z', 'values']})

# 创建一个空列表来存储第三列的值
col3 = []

# 遍历每一行的col1和col2的值
for index, row in df.iterrows():
    val1 = row['col1']
    val2 = row['col2']
    
    # 判断是否为NA或者values
    if val1 != 'NA' and val2 != 'values':
        # 将符合条件的字符值添加到第三列
        col3.append(val1 + val2)
    else:
        # 如果不符合条件,则添加空值
        col3.append('')

# 将第三列的值添加到原始数据集中
df['col3'] = col3

# 打印结果
print(df)

以上代码将根据col1和col2的字符值创建第三列col3,并将符合条件的字符值添加到col3中。最后,将col3添加到原始数据集df中,并打印结果。

请注意,以上示例代码中没有提及腾讯云相关产品和产品介绍链接地址,因为根据问题描述,不允许提及特定的云计算品牌商。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

高效10个Pandas函数,你都用过吗?

Ture表示允许新列名与已存在列名重复 接着用前面的df: 在第三位置插入新: #新 new_col = np.random.randn(10) #在第三位置插入新,从0开始计算...Where Where用来根据条件替换行或。如果满足条件,保持原来,不满足条件则替换为其他。默认替换为NaN,也可以指定特殊。...Isin Isin也是一种过滤方法,用于查看某中是否包含某个字符串,返回为布尔Series,来表明每一行情况。...用法: Series.isin(values) 或者 DataFrame.isin(values) 筛选df中year在['2010','2014','2017']里行: years = ['2010...iloc索引是指行位置,不包括上边界。 选择第1、3、5行,yearvalue_1: df.loc[[1,3,5],['year','value_1']] 8.

4.1K20

Python—关于Pandas缺失问题(国内唯一)

这些是Pandas可以检测到缺失。 回到我们原始数据集,让我们看一下“ ST_NUM”。 ? 第三中有一个空单元格。在第七行中,有一个“ NA。 显然,这些都是缺失。...使用该方法,我们可以确认缺失NA”都被识别为缺失。两个布尔响应均为。isnull() True 这是一个简单示例,但强调了一个重点。Pandas会将空单元格NA”类型都识别为缺失。...n/a NAna 从上面中,我们知道Pandas会将“ NA”识别为缺失,但其他情况呢?让我们来看看。...意外缺失 到目前为止,我们已经看到了标准缺失非标准缺失。如果我们出现意外类型怎么办? 例如,如果我们功能应该是字符串,但是有数字类型,那么从技术上讲,这也是一个缺失。...更换 通常,您必须弄清楚如何处理缺失。 有时,您只是想删除这些行,而其他时候,您将替换它们。 正如我之前提到,这不应该掉以轻心。我们将介绍一些基本推论。

3.2K40
  • Python数据分析数据导入导出

    read_excel()函数还支持其他参数,例如sheet_name=None可以导入所有工作表,na_values可以指定要替换为NaN等。你可以查阅pandas官方文档了解更多详细信息。...示例 nrows 导入前5行数据 usecols 控制输入第一第三 导入CSV格式数据 CSV是一种用分隔符分割文件格式。...na_values(可选,默认为None):用于指定哪些表示缺失。 keep_default_na(可选,默认为True):用于指定是否保留默认缺失标识符。...JSON文件可以包含不同类型数据,如字符串、数字、布尔、列表、字典等。 解析后Python对象类型将根据JSON文件中数据类型进行推断。...converters:一个字典,用于指定不同数据类型转换函数。 na_values:一个列表或字符串,用于指定需要识别为缺失特殊字符串。

    24010

    R语言基础-数据清洗函数pivot_longer

    names_to:一个字符向量,指定要根据存储在 cols 指定数据列名中信息创建一个或多个新。如果长度为 0,或者如果提供了 NULL,则不会创建任何。...如果长度为 1,将创建一个包含 cols 指定列名。如果长度>1,将创建多个。在这种情况下,必须提供 names_sep 或 names_pattern 之一来指定如何拆分列名。...您还可以利用两个额外字符NA 将丢弃列名相应组件。“.value”表示列名相应组件定义了包含单元格输出列名称,完全覆盖 values_to。...values_to:一个字符串,指定要从存储在单元格数据创建名称。...values_drop_na:如果为 TRUE,将删除 value_to 中仅包含 NA 行。这有效地将显式缺失转换为隐式缺失,并且通常仅应在数据中缺失由其结构创建时使用。

    6.7K30

    一句Python,一句R︱pandas模块——高级版data.frame

    其中还有如何截取符合条件数据。...其他常用统计方法有: ######################## ****************************************** count 非 NA 数量 describe...针对 Series 或 DF 列计算汇总统计 min , max 最小最大 argmin , argmax 最小最大索引位置(整数) idxmin , idxmax 最小最大索引...————————————————————————————————————- 七、其他 1、组合相加 两个数列,返回Index是两个数据变量名称;value中重复数据有,不重复没有。...那么如何在pandas进行索引操作呢?索引增加、删除。 创建时候,你可以指定索引。

    4.8K40

    Python数据清洗实践

    下面我将讨论这些不一致数据: 数据缺失 统一处理 删除数据中不需要字符串 数据缺失 数据缺失原因? 在填写问卷时,人们往往未填全所有必填信息,或用错数据类型。...在需要地方,你可以用NaN非标准类型(例:'n/a','na','-')来替代缺失。...missing_values = ['n/a', 'na', '--'] data =pd.read_csv('Responses.csv', na_values = missing_values) data.head...上面的屏幕截图显示了如何字符串中删除一些字符 soupsubcategory是唯一一个数据类型为'object',所以我们选择了select_dtypes(['object']),我们正在使用...(lambda x: x.str.strip(‘/images’)) print (dataset) 我们可以对我们数据执行其他一些功能方法,本文未介绍这些功能方法。

    2.3K20

    Pandas 2.2 中文官方教程指南(十·二)

    NA 缺失数据处理 na_valuesscalar、str、类似列表或字典,默认为None 附加字符串识别为 NA/NaN。如果传递字典,则为每指定特定 NA 。...根据是否传入na_values,行为如下: 如果keep_default_na为True,并且指定了na_values,则na_values将被附加到用于解析默认 NaN 上。...na_filterboolean,默认为True 检测缺失标记(空字符 na_values )。在没有任何 NA 数据中,传递na_filter=False可以提高读取大文件性能。... 要控制哪些被解析为缺失(用 `NaN` 表示),请在 `na_values` 中指定一个字符串。...### 引用转义字符 嵌入字段中引号(其他转义字符)可以以多种方式处理。

    29300

    Python数据清洗实践

    下面我将讨论这些不一致数据: 数据缺失 统一处理 删除数据中不需要字符串 数据缺失 数据缺失原因? 在填写问卷时,人们往往未填全所有必填信息,或用错数据类型。...在需要地方,你可以用NaN非标准类型(例:'n/a','na','-')来替代缺失。...missing_values = ['n/a', 'na', '--'] data =pd.read_csv('Responses.csv', na_values = missing_values) data.head...上面的屏幕截图显示了如何字符串中删除一些字符 soupsubcategory是唯一一个数据类型为'object',所以我们选择了select_dtypes(['object']),我们正在使用...(lambda x: x.str.strip(‘/images’)) print (dataset) 我们可以对我们数据执行其他一些功能方法,本文未介绍这些功能方法。

    1.9K30

    Python从零开始第三章数据处理与分析python中dplyr(4)目录

    separate()有各种各样参数: column:要拆分。 into:新名称。 sep:可以根据字符串或整数位置以拆分列。 remove:指示是否删除原始。...fill:可以是'right,要么在最右边中填充'np.nan来填充缺失部分,也可以在left中填充np.nan在最左边中填充。...任何非字符都将转换为字符串。 unite()参数是: *colname:新连接名称。 ** args:要连接列表,可以是字符串,符号或整数位置。...*sep:用于连接字符串分隔符。 *remove:指示是否删除用于合并原始。 *na_action:可以是maintain(默认),ignore或”as_string之一。...默认maintain 将使新行成为“NaN”如果该行中任何原始单元格包含“NaN”。 ignore会在加入时将任何NaN视为空字符串。

    1.1K20

    Pandas Sort:你 Python 数据排序指南

    限制行数数有助于提高性能,但下载数据仍需要几秒钟时间。 出于分析目的,您将按品牌、型号、年份其他车辆属性查看车辆 MPG(每加仑英里数)数据。您可以指定要读入 DataFrame 。...通常,您希望通过一或多对 DataFrame 中行进行排序: 上图显示了使用.sort_values()根据highway08对 DataFrame 行进行排序结果。...与 using 不同之处.sort_values()在于您是根据其行索引或列名称对 DataFrame 进行排序,而不是根据这些行或: DataFrame 行索引在上图中以蓝色标出。...您可以看到更改顺序也会更改排序顺序。 按降序按多排序 到目前为止,您仅对多按升序排序。在下一个示例中,您将根据makemodel按降序排序。...该na_position参数只接受last,这是默认first。

    14.2K00

    Pandas 2.2 中文官方教程指南(十·一)

    NA 缺失数据处理 na_values 标量、字符串、类似列表或字典,默认为None 附加字符串识别为 NA/NaN。如果传递了字典,则为每指定特定 NA 。...根据是否传递了na_values,行为如下: 如果keep_default_na为True,并且指定了na_values,则na_values将附加到用于解析默认 NaN 。...na_filter 布尔,默认为True 检测缺失标记(空字符 na_values )。在没有任何 NA 数据中,传递na_filter=False可以提高读取大文件性能。...### 引用转义字符 嵌套字段中引号(其他转义字符)可以以多种方式处理。...,它将仅序列化为嵌套 JSON 数组,不包括索引标签: In [242]: dfjo.to_json(orient="values") Out[242]: '[[1,4,7],[2,5,8],

    32600

    python数据处理 tips

    df.head()将显示数据帧前5行,使用此函数可以快速浏览数据集。 删除未使用 根据我们样本,有一个无效/空Unnamed:13我们不需要。我们可以使用下面的函数删除它。...在df["Sex"].uniquedf["Sex"].hist()帮助下,我们发现此列中还存在其他,如m,M,fF。...注意:请确保映射中包含默认malefemale,否则在执行映射后它将变为nan。 处理空数据 ? 此列中缺少3个:-、naNaN。pandas不承认-na为空。...如果我们在读取数据时发现了这个问题,我们实际上可以通过将缺失传递给na_values参数来处理这个缺失。结果是一样。 现在我们已经用空替换了它们,我们将如何处理那些缺失呢?...这在进行统计分析时非常有用,因为填充缺失可能会产生意外或有偏差结果。 解决方案2:插补缺失 它意味着根据其他数据计算缺失。例如,我们可以计算年龄出生日期缺失

    4.4K30

    精品教学案例 | 金融贷款数据清洗

    查看数据中缺失数量所占总数据量百分比,从而使结果更加直观,以便进一步处理缺失创建一个新DataFrame数据表来存储每数据中缺失所占百分比。...df_na = na_ratio[na_ratio['NA_Ratio']>=90].sort_values(by = 'NA_Ratio', ascending=False) df_na 可见还是有较多几乎全部为空...首先创建一个字典用于存储填补缺失所需要传入字典。 因之前已经计算完毕了填补各所需,此处就直接使用计算得到即可。...该函数主要参数是method,常见插入方法包括:linear, time, index, values,spline等,参数不赋值时默认为线性插入法linear,即用该数据缺失前一个数据后一个数据建立插直线...,主要介绍如何找到缺失

    4.6K21
    领券