次の記事では、パンダが欠損値を空の文字列として処理する問題に対する Python の解決策を紹介します。これには優れた参考値があり、皆さんのお役に立てれば幸いです。一緒に見てみましょう
追跡記録:
パンダを使用してCSVファイルの欠損値を処理するときに、ExcelでCSVファイルを開いたときに、一部のグリッドに明らかに何も表示されない奇妙なバグを発見しました。もちろん、パンダのdropna()またはfillna()を使用して欠損値を処理します。
しかし、パンダが csv ファイルを読み取った後、空の場所 isnull() が false であることがわかりました。これは、その場所に何かがあることを意味します。 。 。
その後調べてみると、一見何も無いところに空文字列があることが分かり、パンダは欠損値が無いと思い込み、dropna()やfillna()で処理できなかった)。
解決策のアイデア: 最初に正規表現を使用してスペースを照合し、次にそれらをすべて NULL に置き換えてから、pandas で csv を読み取るときに read_csv (na_values='NULL') を指定して、NULL を nan として扱うことができます。それを処理するには、dropna() または fillna() を使用してください
パンダが欠損値を空の文字列として処理する問題に対する上記の Python の解決策は、エディターによって共有されるすべての内容ですので、参考にしていただければ幸いです。スクリプトハウスをたくさん応援してください。
以上がPythonはパンダが欠損値を空の文字列として処理する問題を解決しますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Numpyを使用して多次元配列を作成すると、次の手順を通じて実現できます。1)numpy.array()関数を使用して、np.array([[1,2,3]、[4,5,6]])などの配列を作成して2D配列を作成します。 2)np.zeros()、np.ones()、np.random.random()およびその他の関数を使用して、特定の値で満たされた配列を作成します。 3)アレイの形状とサイズの特性を理解して、サブアレイの長さが一貫していることを確認し、エラーを回避します。 4)np.reshape()関数を使用して、配列の形状を変更します。 5)コードが明確で効率的であることを確認するために、メモリの使用に注意してください。

BroadcastinginNumPyisamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentshapesbyautomaticallyaligningthem.Itsimplifiescode,enhancesreadability,andboostsperformance.Here'showitworks:1)Smallerarraysarepaddedwithonestomatchdimensions.2)Compatibledimensionsare

Forpythondatastorage、chooseLists forfficability withmixeddatypes、array.arrayformemory-efficienthogeneousnumericaldata、およびnumpyArrays foradvancednumericalcomputing.listSareversatilebuteficient efficient forlargeNumericaldatates;

pythonlistsarebetterthanarrays formangingdiversedatypes.1)listscanholdelementsofdifferenttypes、2)adearedditionsandremovals、3)theeofferintutiveoperation likeslicing、but4)theearlessememory-effice-hemory-hemory-hemory-hemory-hemory-adlower-dslorededatas。

toaccesselementsinapythonarray、useindexing:my_array [2] Accessesthirderement、Returning3.pythonuseszero basedIndexing.1)usepositiveandnegativeindexing:my_list [0] forteefirstelement、my_list [-1] exterarast.2)

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