pembangunan bahagian belakang
Tutorial Python
Bagaimana untuk Menukar Lajur Pandas dengan Nilai NaN kepada Jenis Data Integer?
Bagaimana untuk Menukar Lajur Pandas dengan Nilai NaN kepada Jenis Data Integer?
Menukar Lajur Panda dengan Nilai NaN kepada Dtype 'int'
Apabila bekerja dengan manipulasi data dalam Python menggunakan pustaka Pandas, ia adalah perkara biasa untuk menemui lajur dengan nilai yang tiada atau NaN. Menukar lajur sedemikian kepada jenis data integer ('int') menimbulkan cabaran unik kerana nilai NaN tidak serasi dengan operasi integer.
Untuk mengatasi isu ini, Pandas memperkenalkan jenis data integer nullable baharu dalam versi 0.24. . Jenis data ini membenarkan perwakilan nilai integer dengan kemungkinan nilai yang hilang.
Untuk menentukan secara eksplisit djenis lajur sebagai 'int64', kaedah 'astypte' boleh digunakan. Walau bagaimanapun, adalah penting untuk diingat bahawa kaedah 'astype' tidak boleh menukar nilai NaN kepada integer secara langsung.
Untuk menukar lajur dengan nilai NaN kepada jenis data integer nullable, ikut langkah berikut:
- Import modul 'array' daripada 'pandas' menggunakan 'import panda as pd' pernyataan.
-
Mulakan lajur menggunakan fungsi tatasusunan dengan dtype yang sesuai. Contohnya:
'arr = pd.array([1, 2, np.nan], dtype=pd.Int64Dtype())'
Salin selepas log masuk -
Tetapkan tatasusunan yang baru dibuat kepada Siri Pandas.
' pd.Series(arr)'
Salin selepas log masuk -
Untuk menukar lajur dalam DataFrame kepada jenis data integer nullable, gunakan 'astype' kaedah.
'df['myCol'] = df['myCol'].astype('Int64')'Salin selepas log masuk - Kendalikan nilai yang hilang seperti yang dikehendaki, seperti menggantikannya dengan 0 atau mengira nilai median/mod.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menukar Lajur Pandas dengan Nilai NaN kepada Jenis Data Integer?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
1667
14
1426
52
1328
25
1273
29
1255
24
Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi
Apr 13, 2025 am 12:14 AM
Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan
Apr 19, 2025 am 12:20 AM
Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.
Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda
Apr 14, 2025 am 12:02 AM
Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.
Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan
Apr 18, 2025 am 12:20 AM
Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.
Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array?
Apr 27, 2025 am 12:03 AM
Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara
Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas
Apr 16, 2025 am 12:14 AM
Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?
Apr 18, 2025 am 12:22 AM
Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.
Python vs C: Memahami perbezaan utama
Apr 21, 2025 am 12:18 AM
Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.
