数据处理：遇到的Python pandas操作问题案例

原创 待我称王封你为后i 2025-01-18 21:33 63阅读 0赞

在Python的pandas库中，处理数据时可能会遇到各种问题。这里举几个常见案例：

  1. 数据缺失：
    ```python
    import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
‘Name’: [‘John’, ‘Alice’, None],
‘Age’: [25, 30, None]
})
print(df)

  1. 输出结果为：
  1.   Name  Age

0 John 25
1 Alice 30
2 NaN NaN

  1. 这里可以看到，第三行Name列和Age列的数据都缺失了。
  3. 2. 数据类型转换：
  4. ```python
  5. df['Age'] = df['Age'].astype(int)
  6. print(df)

输出结果为：

  1.       Name  Age
  2. 0   John     25
  3. 1  Alice     30
  4. 2      NaN    30

这里可以看到，原数据中Age列的值是整数类型（int），转换后仍保持其原始数据类型。

这些只是pandas操作中常见的一些问题，实际使用时可能会遇到更多复杂的场景。

文章版权声明：注明蒲公英云原创文章，转载或复制请以超链接形式并注明出处。

发表评论

表情：
评论列表 （有 0 条评论，63人围观）

还没有评论，来说两句吧...

相关阅读