只有当nan值出现在列表的末尾时，我才希望筛选出它们。我想知道是否有一种有效的方法可以从下面的列表中走出来：responses = [1.0, nan, 9.0, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan][1.0,
浏览 3提问于2015-10-08得票数 4
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这个问题非常类似于这个问题，但我想使用pandas.DataFrame.query。假设我们有一个pandas.DataFrame。我喜欢使用A筛选列A的字符串长度不等于3的行。import pandas as pddf = pd.DataFrame({'A' : ['hi', 'hello', 'day', np.nan], 'B' :
浏览 2提问于2018-08-29得票数 3
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df =
1 nan 43 3 nanCol1 Col2 Col33 3 nan
我知道使用pandas.isnull和dropna是可能的，但是如何只指定应用筛选的特定列呢
浏览 1提问于2017-05-06得票数 33
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筛选数据类型为Int64Dtype的列的正确方法是什么？import pandas as pd
1 2 4
ValueError: cannot mask with array containing NA
浏览 19提问于2020-07-28得票数 0
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我有以下几点： 'a': [1, 2, 3, 4],}
但是，即使在添加.dropna()之后，生成的DataFrame仍然是浮动的。Replit链接。
浏览 0提问于2018-10-04得票数 1
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我可以获取一个列的SMA，然后将它附加到dataframe中，而不存在任何问题。我得到了我的代码是错误的，我采用了我想要的主播的移动平均值，但是当它到达客场比赛时，它正在删除行，而不是在平均值中跳过它们：
sma = df[df.ha=='H'].f.rolling(window=
浏览 4提问于2020-02-11得票数 0
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df2 = pd.DataFrame({'column 1':[['97010', '97110', '97140'],[],[''],'[]']})
如何用np.nan删除或替换最后三种类型的空列表(
浏览 0提问于2021-01-16得票数 0
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我想按组筛选一个DataFrame，因为下面的a后面的nan应该是a (这有点像一个标签)，而nans后面跟着b，也是b。我有一个简短的例子：In [2]: df = pd.DataFrame({'group1': ['a',nan,nan,nan,nan,'b',nan,nan,nan,na
浏览 0提问于2014-08-16得票数 1
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我有一个形状为600000，19的数据帧。我想根据一个条件过滤前100000行，根据另一个条件过滤下一个300000行，最后一行过滤第三个条件。我想知道如何做到这一点。示例:根据小于5的任何值过滤前100 000行。对于第二300 000行，我不希望任何大于40的值，依此类推。
浏览 15提问于2019-03-27得票数 4
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我有这个数据集与键及其相关的置信度值。 ('C03', -556262.0), ('C08', -558108.0), ('S06', -1723974.0),
('S09', -2379806.0), ('C06', -2472398.0),
浏览 3提问于2017-09-12得票数 2
i理解Embarked列中的某些数据具有nan值。但是，当我尝试使用以下代码对其进行筛选时，我将得到一个空数组 df = df.read_csv(<file_loc>, header=0)df[df.Embarked == 'nan']
我试图导入numpy.nan以替换上面的字符串nan。后来也意识到. nan是一个使用type(df.Embarked.unique()[-1])的
浏览 4提问于2021-10-02得票数 1
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我有一个包含3列的DataFrame，这样每一列都可以有一个值NaN。我想根据这3个值填充第4列，以便对这些列应用or操作:如果第一列不是NaN，则获取它的值，否则检查第二列，依此类推。因为NaN值不是False，所以不能按原样使用or运算符。这是我附带的代码，但它不是Pythonic式的或者Pandas式的。有没有内置的函数可以做到这一点？或者，如果你有任何其他的建议？import pandas as pd
nan = np.NaN</e
浏览 22提问于2021-07-06得票数 1
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但是，对于577by29数据帧中的每一列和所有其他28列，必须这样做是很困难的，所以我决定创建一个for循环来为我做这件事，因为我有这样的循环：import pandas
浏览 3提问于2017-08-10得票数 0
试图找到一种有效过滤两个顶级列下的所有条目的方法，该方法基于只为一个顶级列定义的筛选器。最好用下面的例子和期望的输出来解释。示例DataFrameimport numpy as npmonths = ['month0','month12 4 5 2020 2021 2022
2021-01-01 1 4 2 2021 2022
浏览 1提问于2021-02-01得票数 1
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我的df看起来如下：a NaN NaN 2 NaN NaN 5c 3 NaN NaN7 NaN A B b 1 9 它看起来像合并，连接是为多个数据文件。
浏览 0提问于2018-03-22得票数 3
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我尝试过运行variable = 'NaN'，但仍然没有成功。但是，我知道函数工作正常，就好像我使用了一个真实的变量"OH82CD85“--函数相应地过滤了我的数据集。因此，它为什么不过滤掉空白单元格variable = 'NaN'？我知道，对于我的数据集，有5行GPID丢失数据。OD79AU807 OL07ST019 AH90AE6111 NaN12
浏览 6提问于2021-12-20得票数 3
我必须根据列的值来创造密集的等级。该列具有一些空值和一些浮点值。我必须跳过null值，集中注意浮点值。我不知道该怎么做？你能帮我做这个吗？df：0 NULL2 NULL4 1.1我正在使用下面的代码来创建密集的等级-它给了我输出：
comb_fld_order dense_r
浏览 3提问于2020-09-14得票数 0
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I试图筛选出每周销售具有NaN值的行，但当我这样做时，所有行都被过滤掉from IPython.core.interactiveshell importpd.concat([features,stores,train],ignore_index=True)
df = df[df.Weekly_Sales == 'NaN当我试图筛选出df = dfdf.Store == 1时，它起了作用，所以我不知道为什
浏览 7提问于2022-05-27得票数 -1
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假设我有一个像这样构造的DataFrame：import numpy as np
"col2":[4, np.nan, 12, np.nan],
"col3":[33, np.n
浏览 0提问于2018-05-24得票数 0
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dataframe中的每一列(c)都包含一个包含一些极端异常值的时间序列值，其目标是删除这些值并替换以前看到的值。用以前看到的值代替异常值并不是一个真正的选择，因为这会干扰数据的时间序列性质。 if c == "date": for i in range(len(dfn)):
if dfn[c].iloc[i] > 5
浏览 2提问于2018-07-04得票数 4
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