Python-PandasDataFrameの無限の値に対してTrueを表示します
isin()メソッドを使用して、無限の値に対してTrueを表示します。まず、必要なライブラリをそれぞれのエイリアスとともにインポートしましょう-
import pandas as pd import numpy as np
リストの辞書を作成します。 Numpy np.infを使用して無限大の値を設定しました −
d = { "Reg_Price": [7000.5057, np.inf, 5000, np.inf, 9000.75768, 6000, 900, np.inf] }
上記のリストの辞書からDataFrameを作成する-
dataFrame = pd.DataFrame(d)
無限の値に対してTrueを表示-
res = dataFrame.isin([np.inf, -np.inf])
例
以下はコードです-
import pandas as pd import numpy as np # dictionary of list d = { "Reg_Price": [7000.5057, np.inf, 5000, np.inf, 9000.75768, 6000, 900, np.inf] } # creating dataframe from the above dictionary of list dataFrame = pd.DataFrame(d) print"DataFrame...\n",dataFrame # checking for infinite values and displaying the count count = np.isinf(dataFrame).values.sum() print"\nInfinity values count...\n ",count # Displaying TRUE for infinite values res = dataFrame.isin([np.inf, -np.inf]) print"\n Updated DataFrame...\n",res
出力
これにより、次の出力が生成されます-
DataFrame... Reg_Price 0 7000.505700 1 inf 2 5000.000000 3 inf 4 9000.757680 5 6000.000000 6 900.000000 7 inf Infinity values count... 3 Updated DataFrame... Reg_Price 0 False 1 True 2 False 3 True 4 False 5 False 6 False 7 True
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PythonPandas-補間法を使用してNaN値を入力します
Interpolate()メソッドを使用して、NaN値を入力します。以下が、いくつかのNaN値を使用してMicrosoftExcelで開いたCSVファイルであるとしましょう- CSVファイルからPandasDataFrameにデータをロードする- dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesData.csv") NaN値をinterpolate()-で埋めます dataFrame.interpolate() 例 以下はコードです- import pandas as pd # Load dat
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Python Pandas –null以外の値を逆方向に伝播する
「方法」を使用します ” fillnaのパラメータ () 方法。後方塗りつぶしには、値「bfill」を使用します 以下に示すように- fillna(method='bfill') 以下が、いくつかのNaN値を使用してMicrosoftExcelで開いたCSVファイルであるとしましょう- まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd CSVファイルからPandasDataFrameにデータをロードする- dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesD