在Pandas数据框架中创建NaN值的方法

在Pandas数据框架中创建NaN值的方法

让我们来讨论一下在Pandas数据框架中创建NaN值的方法。在Pandas数据框架中创建NaN值有多种方法。这些是

  • Using NumPy
  • 导入有空白值的csv文件
  • 应用to_numeric函数

方法1:使用NumPy

import pandas as pd
import numpy as np
  
num = {'number': [1,2,np.nan,6,7,np.nan,np.nan]}
df = pd.DataFrame(num)
  
df
Python

输出:

在Pandas数据框架中创建NaN值的方法

方法2:导入有空白实例的CSV文件

考虑以下名为 “Book1.csv “的csv文件。

在Pandas数据框架中创建NaN值的方法
代码:

# import pandas
import pandas as pd
  
# read file
df = pd.read_csv("Book1.csv")
  
# print values
df
Python

输出:

在Pandas数据框架中创建NaN值的方法

你将得到空白实例的Nan值。

方法3:应用to_numeric函数

to_numeric函数将参数转换为数字类型。

示例:

import pandas as pd
  
num = {'data': [1,"hjghjd",3,"jxsh"]}
df = pd.DataFrame(num)
  
# this will convert non-numeric 
# values into NaN values
df = pd.to_numeric(df["data"], errors='coerce')
  
df
Python

输出:

在Pandas数据框架中创建NaN值的方法

Python教程

Java教程

Web教程

数据库教程

图形图像教程

大数据教程

开发工具教程

计算机教程

登录

注册