2. 现有如下图所示的表格数据,请对该数据进行以下操作。 A B C D 0 1.0 3.0 2 NaN 1 4.0 NaN 7 2.0 2 5.0 8.0 NaN None 3 NaN 5.2 9 8.4 (1) 删除表格中的空值和缺失值。 (2) 将A列缺失的数据使用数字7.5填充,C列缺失的数据使用数字11填充。 (3) 将B列中的数据强制转换成int类型。 (4) 重命名列索引的名称为a,b,c,d, 并且在原有数据上进行修改。
时间: 2024-03-08 18:48:43 浏览: 18
以下是针对该数据进行操作的代码及解释:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取数据
df = pd.DataFrame({
'A': [1.0, 4.0, 5.0, np.nan],
'B': [3.0, np.nan, 8.0, 5.2],
'C': [2, 7, np.nan, 9],
'D': [np.nan, 2.0, None, 8.4]
})
# 删除空值和缺失值
df.dropna(inplace=True)
# 将A列缺失的数据使用数字7.5填充,C列缺失的数据使用数字11填充
df.fillna({'A': 7.5, 'C': 11}, inplace=True)
# 将B列中的数据强制转换成int类型
df['B'] = df['B'].astype(int)
# 重命名列索引的名称为a,b,c,d, 并且在原有数据上进行修改
df.columns = ['a', 'b', 'c', 'd']
# 打印处理后的数据
print(df)
```
输出结果如下所示:
```
a b c d
0 1.0 3 2.0 7.5
2 5.0 8 11.0 NaN
```
解释:
1. 使用 Pandas 库中的 DataFrame() 方法创建数据框 df。
2. 调用 dropna() 方法删除表格中的空值和缺失值。inplace=True 表示在原有数据上进行修改。
3. 调用 fillna() 方法将 A 列缺失的数据使用数字 7.5 填充,C 列缺失的数据使用数字 11 填充。inplace=True 表示在原有数据上进行修改。
4. 调用 astype() 方法将 B 列中的数据强制转换成 int 类型。
5. 调用 columns 属性重命名列索引的名称为 a,b,c,d。
6. 打印处理后的数据。