python pandas如何對(duì)指定的多列填充缺失值？ 熊貓.DataFrame.fillna（）函數(shù)用于填充數(shù)組中的Nan值，但此方法不會(huì)更改原始數(shù)組，而是返回一個(gè)新數(shù)組。下面是一個(gè)示例演示：我們可

python pandas如何對(duì)指定的多列填充缺失值？

熊貓.DataFrame.fillna（）函數(shù)用于填充數(shù)組中的Nan值，但此方法不會(huì)更改原始數(shù)組，而是返回一個(gè)新數(shù)組。下面是一個(gè)示例演示：

我們可以發(fā)現(xiàn)，在用fillna方法填充缺少的值之后，將返回一個(gè)填充的數(shù)組，但原始數(shù)組沒(méi)有更改。

如果我們想改變?cè)瓉?lái)的數(shù)組，我們需要重新賦值

填寫(xiě)指定的多列缺失值，就像填寫(xiě)整個(gè)數(shù)組的缺失值一樣，我們需要重新賦值。

如何對(duì)dataframe數(shù)據(jù)進(jìn)行列選??？

首先，我們創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)幀。dataframe中包含的數(shù)據(jù)如下所示。如果要過(guò)濾D列中大于0的行，可以使用&符號(hào)過(guò)濾多個(gè)條件。當(dāng)然，我們也可以使用“|”符號(hào)來(lái)過(guò)濾多個(gè)條件，只是它是一個(gè)or關(guān)系。假設(shè)我們只需要A列和B列數(shù)據(jù)，而D列和C列數(shù)據(jù)用于過(guò)濾

基于直接函數(shù)的數(shù)組公式。

1、前提條件：因?yàn)橐崛〉闹凳亲詈笠恍?，所以首先要確定的是列標(biāo)簽，假設(shè)數(shù)據(jù)在F列中。

2、確定數(shù)據(jù)所在列的行的大范圍：因?yàn)橐褂脭?shù)組公式，如果數(shù)據(jù)量太大，就會(huì)占用內(nèi)存越大，如果有太多無(wú)用的數(shù)據(jù)，就會(huì)減慢計(jì)算速度，所以我們應(yīng)該預(yù)測(cè)出足夠使用的最小范圍。例如：1:1000第3行。公式：=direct（“f”&（max（（F1:F1000<>”）*row（F1:F1000）））上述公式的含義是：從f列的1:1000行中提取不為空的最大行號(hào)，并將列標(biāo)記“f”作為單元格地址的引用。4、 注：數(shù)組公式中，要使用組合鍵，即按：crtl shift enter同時(shí)結(jié)束輸入。

Excel請(qǐng)教：如何提取每列數(shù)據(jù)最后一行的值？

代碼示例：

#顯示所有列pd.set選項(xiàng)（“display.max列“，無(wú)）

#顯示所有行pd.set選項(xiàng)（“display.max行“，無(wú)）

#將值的顯示長(zhǎng)度設(shè)置為100，默認(rèn)值為50pd.set選項(xiàng)（“max Colwidth”，100）

dataframe顯示所有列？

在數(shù)據(jù)幀中，根據(jù)特定條件下，我們可以得到符合要求的線元素的位置。

代碼如下：

[Python]查看純拷貝

DF=pd.數(shù)據(jù)幀（{“BoolCol”：[1，2，3，3，4]，“attr”：[22，33，22，44，66]}，

index=[10,20,30,40,50]）打?。╠f）

a=df[（df.BoolCol==3)&安培（數(shù)據(jù)框?qū)傩?=22)]. 索引.tolist（）

打?。╝）

DF如下所示。上面，通過(guò)選擇“boolcol”值為3，“attr”值為22的行，我們可以得到該行在DF中的位置

注意：返回的位置是索引列表，根據(jù)索引的不同而不同。這很容易成為數(shù)組中的默認(rèn)下標(biāo)。

[python]查看純拷貝

BoolCol attr

10 1 22

20 2 33

30 3 22

40 3 44

50 4 66

[30]