才入门机器学习不就，之前遇到的数据集中缺失的数值为空，我比较会处理。这次遇到的缺失值给填写好了0，不过我反倒不会了。fillna函数能把dataframe中的空替换为指定的数，那反过来，有把dataframe中的0都替换为缺失的方法吗？
1条回答 默认 最新
- 2021-05-19 11:47回答 1 已采纳 方法1:data2.loc[data2['本月费用'] < 0 ,'本月费用'] = 0 方法2: data2['本月费用'] = [0 if i <0 else i for i in
- 2022-07-24 22:41回答 2 已采纳 df['qty'].apply(str).apply(eval)使用eval函数
- 2022-03-26 11:02回答 1 已采纳 参考这个， 基本上就是你要的内容。先自己做一个替换字典， 然后用这个代码即可。 想要替换 Pandas DataFrame 中的列值，怎么做？ - 知乎
- 2021-08-28 10:17Data+Science+Insight的博客 R语言把dataframe中的NA值替换为0 目录 R语言把dataframe中的NA值替换为0 缺失值替换 方法总结 缺失值替换 # 仿真数据 df <- data.frame(Group_A = c(11,11,NA,NA,22,33,33,NA), Group_B = c(99,...
- 2022-03-24 18:04回答 1 已采纳 (df.T[(df!=0).all()]).T 删除数据全为0的列，望采纳
- 2022-03-25 23:37回答 2 已采纳 import pandas as pd data_str = [['c','f'],['d','g'],['e','h']] df1 = pd.DataFrame(data_str,columns
- 2022-03-21 23:55回答 2 已采纳 print(frame['b'])print(frame.iloc[:, 1])print(frame.loc[:, 'b'])
- 2022-02-01 00:11Data+Science+Insight的博客 pandas使用fillna函数将dataframe中缺失值替换为空字符串（replace missing value with blank string in dataframe）
- 2021-02-04 11:39回答 2 已采纳 我费劲给你写了朋友，采纳给我不过分把？ import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame([[1,np.nan,3],[4,np
- 2022-08-20 18:09回答 1 已采纳 需要使用Numpy自带的方法np.isnan()，is表达式，in表达式进行判断 import numpy as np np.nan is np.nan # True np.isnan(np.nan)
- 2022-04-24 10:52回答 1 已采纳 不是提示你了， 看下你的数据里面有没有'Module-A'这一列
- 2021-10-20 00:28
R语言dplyr包将dataframe中的NA值替换（replace）为0实战：所有NA值替换（replace）为0、具体列的NA值替换（replace）为0、若干列的NA值替换（replace）为0Data+Science+Insight的博客 R语言dplyr包将dataframe中的NA值替换（replace）为0实战：所有NA值替换（replace）为0、具体列的NA值替换（replace）为0、若干列的NA值替换（replace）为0 目录 R语言dplyr包将dataframe中的NA值替换（replace... - 2022-04-20 10:21回答 3 已采纳 data_origin['q']赋值语句后面不要用单引号
- 2022-03-01 07:25Data+Science+Insight的博客 pandas使用fillna函数将dataframe中的缺失值按照列均值进行填充（fill missing values with the mean of the column in dataframe）
- 2022-02-28 07:13 pandas使用notnull函数将dataframe中所有缺失值映射为False，非缺失值映射为True（map missing vlaues into False others into TrueData+Science+Insight的博客 pandas使用notnull函数将dataframe中所有缺失值映射为False，非缺失值映射为True（map missing vlaues into False others into True in dataframe）
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