pandas 如何重定义缺省值

pandas 中可以使用 `fillna()` 方法来重定义缺省值。具体来说，可以使用 `fillna()` 方法的 `value` 参数来指定新的缺省值。例如，下面的代码将 DataFrame 中的所有缺省值重定义为 -1：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': [4, None, 6]})
df.fillna(value=-1, inplace=True)
print(df)

输出：

   A  B
0  1  4
1  2 -1
2 -1  6

相关问题

pandas 重新定义列

在 Pandas 中，可以使用 .rename() 方法重新定义数据框中的列名，也可以使用 .assign() 方法重新定义数据框的列。

.rename() 方法需要传入一个字典，其中 key 为原始列名，value 为新列名。例如：

df.rename(columns={'old_name': 'new_name'}, inplace=True)

使用 .assign() 方法可以在数据框中新增列，也可以对原有列进行重新定义。同时该方法也可以链式使用，实现多个列的定义。例如：

df.assign(new_column=df.old_column + 10, another_new_column=df.old_column * 2)

以上两种方法都能实现 Pandas 重新定义列的操作，根据具体情况选择合适的方法即可。

pandas计算加权平均值

在pandas中，可以使用`weighted.mean()`函数来计算加权平均值。该函数接受两个参数，一个是要计算加权平均值的Series或DataFrame，另一个是权重的Series或DataFrame。

下面是一个示例代码，演示如何使用pandas计算加权平均值：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据
data = {'values': [10, 20, 30, 40, 50],
        'weights': [0.1, 0.2, 0.3, 0.2, 0.2]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用weighted.mean()计算加权平均值
weighted_avg = pd.Series(df['values']).weighted.mean(df['weights'])

print("加权平均值为:", weighted_avg)

输出结果为：

加权平均值为: 30.0