Excel表格中有2列数据，第二列包含字母G的单元格数据直接赋值为第一列的数据。python中使用replace替换为空值，再使用fillna填充失败。
df[2].str.replace('G(.*)','',regex = True)
df[2].fillna(df[1],inplace=True)
python中使用replace替换为空值，再使用fillna填充失败
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- 龙再矜 2022-06-06 16:09关注
换一个思路，有2列数据，只要B列数据单元格中包含字母'M'，则将这个单元格的数据赋值为对应A列单元格的数据
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- 2022-05-26 16:26回答 3 已采纳 换一个思路，有2列数据，只要B列数据单元格中包含字母'M'，则将这个单元格的数据赋值为对应A列单元格的数据
- 2022-05-26 14:50回答 1 已采纳 空值是 np.NaN，不是 ''
- 2021-10-09 11:47回答 3 已采纳 pandas 一行语句就能完成对应操作，如果对你有帮助，帮忙采纳，多谢！ df.dropna(axis=0, how='any', inplace=True, subset=None)
- 2021-03-06 07:01weixin_39588206的博客 01 生成数据表第一部分是生成数据表，常见的生成方法有两种，第一种是导入外部数据，第二种是...在开始使用 python 进行数据导入前需要先导入 pandas 库，为了方便起见，我们也同时导入 numpy 库。1import numpy a...
- 2022-08-31 23:37回答 1 已采纳 import pandas as pd import numpy as np data = {'A': [11, 12, np.nan, np.nan, np.nan,], 'B'
- 2022-06-27 09:55回答 3 已采纳 import pandas as pd import numpy as np import math df=pd.DataFrame({'a':[1,np.nan], 'b':['x',np.nan
- 2020-10-30 23:39回答 1 已采纳 merge使用并进行连接前，要注意对连接的关键字做字符化或者整型化，保证连接的关键字值和类型一致。
- 2022-11-21 13:08笑面鬼的博客 基于python中的dataframe使用栅格图像本身的有效值随机填补其栅格范围内的所有NaN值
- 2022-01-21 13:48回答 2 已采纳 空值直接填字符0 可否？
- 2022-07-13 19:09回答 8 已采纳 如有帮助，敬请采纳，你的采纳是我前进的动力，O(∩_∩)O谢谢！！！！！！！！ data_dict = {'words_result': [], 'words_result_num': 1, 'log
- 2022-01-27 16:25回答 2 已采纳 接口需要post请求并发送数据，题主get请求没用 改下面就可以了，注意不能采集太快，有防火墙会拦截。。-_-||。。。 import requests import time headers =
- 2022-10-24 19:17喜马高的博客 Python pandas 空值缺失值(NaN)处理填充替换判断删除含缺失空值数据行
- 2019-11-07 05:02回答 4 已采纳 你取了一列带空值的dataFrame，统计元素个数的时候用这个dict(data['Gender'].value_counts()) 就是默认去掉空值，那你画图也就没有空值了， 你可以用这个：dic
- 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）
- 2024-02-22 18:54- **填充**：在数据分析中，常用`fillna()`（pandas库）或`replace()`方法填充缺失值，可填入特定值或使用平均值、中位数等统计值。 - **忽略**：如果空值对程序逻辑无影响，可以选择直接忽略。 - **转换**：将...
- 2022-12-13 19:24df_ffill = df.fillna(method='ffill') # 向前填充，即用前一个非空值填充 df_bfill = df.fillna(method='bfill') # 向后填充，即用后一个非空值填充 ``` 5. **数据转换与条件处理**： 我们还可以使用条件语句...
- 2021-08-06 14:35无穷QQ君的博客 import math mylist = [0 if math.isnan(x) else x for x in mylist] replace the NaN value zero after an operation with arrays
- 2022-06-01 19:54温欣2030的博客 replace与unique编码
- 2020-11-26 09:11打不死的little强的博客 解决方案 First, replace your empty cells with NaNs: df[df[0]==""] = np.NaN Now, Use ffill(): df.fillna(method='ffill') # 0 #0 Text #1 30 #2 30 #3 30 #4 31 #5 Text #6 31 #7 31 #8 31 #9 32
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