例如在数据中，profit 和country 中均有空置，如何对profit 的空置填充为0， 而Country 不会改变
df = df.replace(np.nan, 0)
这样会把所有空置填充为0（包括不需要的Country），在groupby 后就会在country 多出一个0的分类（不需要）
在python中如何对特定数据fill_value?
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吃鸡王者 2020-08-12 15:13关注df.profit.replace(np.nan,0,replace=True)
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- 2021-12-18 11:16回答 2 已采纳 题主要的代码如下， from bs4 import BeautifulSoup import requests header = {"user-agent":"Mozilla/5.0.html (
- 2022-07-20 19:35回答 2 已采纳 代码格式混乱，不易排错。大概浏览了一下，你的外部函数又创建了一个Tk根窗口，这通常会带来很多问题，组件的指向会发生混乱，所以可能会造成一些变量的值与预期不同。一般都建议使用toplevel来创建子窗口
- 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
- 2022-09-15 02:03在Python编程环境中，Redis是一个非常流行的键值存储系统，它被广泛用于缓存、消息队列和数据持久化等场景。`redis-py`是官方推荐的Python客户端库，用于与Redis服务器进行交互。本教程将详细介绍如何使用Python的`...
- 2019-05-27 21:13回答 2 已采纳 wb.save('show_6_15.xlsx') 看下是不是存到另一个文件夹下的show_6_15.xlsx里面了，带一个完整路径看看，比如 wb.save('C:/Users/lenovo/D
- 2021-07-20 13:18回答 5 已采纳 把def onLeftButtonUp(event)这一行后面的缩进一个格就可以了，你可以试一下 import os from time import sleep import tkinter imp
- 2021-11-04 17:15回答 2 已采纳 先把nan值的用空值填充 再合并呗
- 2021-01-22 17:50zhiliang-chen的博客 fill_value: None或浮点数;填充NaN值;如果元素在2个series都是NaN,结果还是NaN; pandas的一个重要功能,就是索引对齐,即在2个series里添加对应虚列,值为NaN 示例 a = pd.Series([1, 1, 1, np.nan], index=['a', 'b', ...
- 2023-03-20 04:49回答 3 已采纳 参考GPT和自己的思路： 对于您的问题，可以使用插值函数进行二维线性插值。以下是一份Python代码，可以根据您提供的原始数据进行线性插值并绘制图像： import numpy as np impor
- 2022-03-07 10:37回答 2 已采纳 可能的原因：浮点数太大，需要精度限制，将小数点进行限制后，才可求得！根号下必须为正数，如以下修改
- 2022-02-22 14:55回答 2 已采纳 在11行和16中的属性修改错误，原本是ws['A2'].fill，现改为ws['A2'].font 解决了的话，请点击采纳答案 def test(list1: [[any]],list2: [[an
- 2024-10-26 08:00码农研究僧的博客 在执行 masked_fill 操作时，函数会检查掩码中每个元素的值 如果掩码对应的位置为 True，则在输出张量中填充指定的值； 如果为 False，则保留输入张量中对应位置的值 输出结果： 最终生成的新张量包含了在掩码位置...
- 2020-10-16 10:16Tube_的博客 fill_value是对两个Series或者DataFrame操作时，预先对两个数据进行填充的操作。 以下图表为例： 现在按1000行为一块对key列进行计数并加入到一个新的Series中 首先 tot 会先与 piece[‘key’].value_counts() ...
- 2024-04-29 17:31Avasla的博客 题目：填充NaN值 （Python) 给定一个包含三列的DataFrame：client_id、ranking、value 编写一个函数，将value列中的NaN值用相同client_id的前一个非NaN值填充，按升序排列。 如果不存在前一个client_id，则返回前一...
- 2020-09-17 22:08在处理数据时，我们经常会遇到不完整或无效的数据点，例如缺失值、异常值等。为了更好地管理和处理这些数据，Python 的 `numpy` 库提供了一个强大的工具——掩码数组（Masked Array）。本文将详细介绍如何使用 ...
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11月7日