python设置值及NaN值处理方法


            如下所示：





python 设置值

import pandas as pd

import numpy as np

dates = pd.date_range('20180101',periods=6)

df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6,4),index=dates,columns=['A','B','C','D'])

print(df)







    A B C D

2018-01-01 0 1 2 3

2018-01-02 4 5 6 7

2018-01-03 8 9 10 11

2018-01-04 12 13 14 15

2018-01-05 16 17 18 19

2018-01-06 20 21 22 23







df.loc['20180102','A'] = 1111

print(df)







    A B C D

2018-01-01  0 1 2 3

2018-01-02 1111 5 6 7

2018-01-03  8 9 10 11

2018-01-04 12 13 14 15

2018-01-05 16 17 18 19

2018-01-06 20 21 22 23







df.iloc[2,2] = 2222

print(df)







    A B  C D

2018-01-01  0 1  2 3

2018-01-02 1111 5  6 7

2018-01-03  8 9 2222 11

2018-01-04 12 13 14 15

2018-01-05 16 17 18 19

2018-01-06 20 21 22 23







df[df.A>12]=0 #修改df数据中符合条件的所有值

print(df)







    A B  C D

2018-01-01 0 1  2 3

2018-01-02 0 0  0 0

2018-01-03 8 9 2222 11

2018-01-04 12 13 14 15

2018-01-05 0 0  0 0

2018-01-06 0 0  0 0







df.A[df.A<4]=11 #修改df数据中A列符合条件的所有值

print(df)







    A B  C D

2018-01-01 11 1  2 3

2018-01-02 11 0  0 0

2018-01-03 8 9 2222 11

2018-01-04 12 13 14 15

2018-01-05 11 0  0 0

2018-01-06 11 0  0 0







df['F'] = np.nan

print(df)







    A B  C D F

2018-01-01 11 1  2 3 NaN

2018-01-02 11 0  0 0 NaN

2018-01-03 8 9 2222 11 NaN

2018-01-04 12 13 14 15 NaN

2018-01-05 11 0  0 0 NaN

2018-01-06 11 0  0 0 NaN







print(np.any(df.isnull())== True) #isnull检测是否含有NaN值，有就返回True。np.any()检测df数据中是否含有等于Ture的值









True



NaN值填充：print(df.fillna(value=0))

以上这篇python设置值及NaN值处理方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持中文源码网。