Python3.5Pandas模块缺失值处理和层次索引实例详解-创新互联

本文实例讲述了Python3.5 Pandas模块缺失值处理和层次索引。分享给大家供大家参考，具体如下：

在枞阳等地区，都构建了全面的区域性战略布局，加强发展的系统性、市场前瞻性、产品创新能力，以专注、极致的服务理念，为客户提供网站设计制作、成都网站制作 网站设计制作按需制作,公司网站建设,企业网站建设,成都品牌网站建设,网络营销推广,成都外贸网站建设公司,枞阳网站建设费用合理。

1、pandas缺失值处理

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame

df3 = DataFrame([
  ["Tom",np.nan,456.67,"M"],
  ["Merry",34,345.56,np.nan],
  [np.nan,np.nan,np.nan,np.nan],
  ["John",23,np.nan,"M"],
  ["Joe",18,385.12,"F"]
],columns = ["name","age","salary","gender"])

print(df3)
print("=======判断NaN值=======")
print(df3.isnull())
print("=======判断非NaN值=======")
print(df3.notnull())
print("=======删除包含NaN值的行=======")
print(df3.dropna())
print("=======删除全部为NaN值的行=======")
print(df3.dropna(how="all"))

df3.ix[2,0] = "Gerry"    #修改第2行第0列的值
print(df3)

print("=======删除包含NaN值的列=======")
print(df3.dropna(axis=1))

网站栏目：Python3.5Pandas模块缺失值处理和层次索引实例详解-创新互联
文章路径：http://bzwzjz.com/article/jdepd.html