python设置值及NaN值处理方法
如下所示：
python设置值
importpandasaspd
importnumpyasnp
dates=pd.date_range('20180101',periods=6)
df=pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6,4),index=dates,columns=['A','B','C','D'])
print(df)
ABCD 2018-01-010123 2018-01-024567 2018-01-03891011 2018-01-0412131415 2018-01-0516171819 2018-01-0620212223
df.loc['20180102','A']=1111 print(df)
ABCD 2018-01-010123 2018-01-021111567 2018-01-03891011 2018-01-0412131415 2018-01-0516171819 2018-01-0620212223
df.iloc[2,2]=2222 print(df)
ABCD 2018-01-010123 2018-01-021111567 2018-01-0389222211 2018-01-0412131415 2018-01-0516171819 2018-01-0620212223
df[df.A>12]=0#修改df数据中符合条件的所有值 print(df)
ABCD 2018-01-010123 2018-01-020000 2018-01-0389222211 2018-01-0412131415 2018-01-050000 2018-01-060000
df.A[df.A<4]=11#修改df数据中A列符合条件的所有值 print(df)
ABCD 2018-01-0111123 2018-01-0211000 2018-01-0389222211 2018-01-0412131415 2018-01-0511000 2018-01-0611000
df['F']=np.nan print(df)
ABCDF 2018-01-0111123NaN 2018-01-0211000NaN 2018-01-0389222211NaN 2018-01-0412131415NaN 2018-01-0511000NaN 2018-01-0611000NaN
print(np.any(df.isnull())==True)#isnull检测是否含有NaN值，有就返回True。np.any()检测df数据中是否含有等于Ture的值
True
NaN值填充：print(df.fillna(value=0))
以上这篇python设置值及NaN值处理方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持毛票票。