dataframe一列分成多列 python pandas如何对指定的多列填充缺失值？

python pandas如何对指定的多列填充缺失值？

熊猫.DataFrame.fillna（）函数用于填充数组中的Nan值，但此方法不会更改原始数组，而是返回一个新数组。下面是一个示例演示：

我们可以发现，在用fillna方法填充缺少的值之后，将返回一个填充的数组，但原始数组没有更改。

如果我们想改变原来的数组，我们需要重新赋值

填写指定的多列缺失值，就像填写整个数组的缺失值一样，我们需要重新赋值。

如何对dataframe数据进行列选取？

首先，我们创建一个数据帧。dataframe中包含的数据如下所示。如果要过滤D列中大于0的行，可以使用&符号过滤多个条件。当然，我们也可以使用“|”符号来过滤多个条件，只是它是一个or关系。假设我们只需要A列和B列数据，而D列和C列数据用于过滤

基于直接函数的数组公式。

1、前提条件：因为要提取的值是最后一行，所以首先要确定的是列标签，假设数据在F列中。

2、确定数据所在列的行的大范围：因为要使用数组公式，如果数据量太大，就会占用内存越大，如果有太多无用的数据，就会减慢计算速度，所以我们应该预测出足够使用的最小范围。例如：1:1000第3行。公式：=direct（“f”&（max（（F1:F1000<>”）*row（F1:F1000）））上述公式的含义是：从f列的1:1000行中提取不为空的最大行号，并将列标记“f”作为单元格地址的引用。4、 注：数组公式中，要使用组合键，即按：crtl shift enter同时结束输入。

Excel请教：如何提取每列数据最后一行的值？

代码示例：

#显示所有列pd.set选项（“display.max列“，无）

#显示所有行pd.set选项（“display.max行“，无）

#将值的显示长度设置为100，默认值为50pd.set选项（“max Colwidth”，100）

dataframe显示所有列？

在数据帧中，根据特定条件下，我们可以得到符合要求的线元素的位置。

代码如下：

[Python]查看纯拷贝

DF=pd.数据帧（{“BoolCol”：[1，2，3，3，4]，“attr”：[22，33，22，44，66]}，

index=[10,20,30,40,50]）打印（df）

a=df[（df.BoolCol==3)&安培（数据框属性==22)]. 索引.tolist（）

打印（a）

DF如下所示。上面，通过选择“boolcol”值为3，“attr”值为22的行，我们可以得到该行在DF中的位置

注意：返回的位置是索引列表，根据索引的不同而不同。这很容易成为数组中的默认下标。

[python]查看纯拷贝

BoolCol attr

10 1 22

20 2 33

30 3 22

40 3 44

50 4 66

[30]

dataframe一列分成多列 dataframe按某一列排序 dataframe按指定列求和

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