判断df.iloc[1,2]是否为NaN

时间: 2024-01-09 18:06:05 浏览: 118
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python设置值及NaN值处理方法

可以使用 pandas 库中的 isna() 函数来判断： ``` import pandas as pd # 假设 df 是一个 pandas DataFrame 对象 if pd.isna(df.iloc[1,2]): print("df.iloc[1,2] 是 NaN") else: print("df.iloc[1,2] 不是 NaN") ``` 其中，pd.isna() 函数会判断传入的参数是否为 NaN，如果是则返回 True，否则返回 False。
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data2_0_time3.iloc[i,5:8] = np.nan_to_num(data2_0_time3.iloc[max(i-3,0):i+1, [0,1,2]].rolling(window=4, min_periods=1).sum().iloc[-1]/min(i+1, 4)) 注意：简化后的语句代码和原代码的功能一致，只是将...

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # 创建一个DataFrame df = pd.DataFrame({'a': [10, 20, np.nan, 30, 20, 40], 'b': [50, 60, 70, np.nan, 80, np.nan], 'c': [90, np.nan, 110, 120, 130, 140]}) # 计算相似度矩阵 similarity_matrix = cosine_similarity(df.T.notnull().astype(int)) # 遍历DataFrame中每个缺失值并进行填充 for col in df: for i, value in enumerate(df[col]): if pd.isna(value): # 找到在同一列上与当前值最相似的行 similarity_scores = similarity_matrix[i] closest_match_index = np.nanargmax(similarity_scores) closest_match_value = df.iloc[closest_match_index][col] df.at[i, col] = closest_match_value print(df)

1. 创建一个DataFrame，其中包含一些缺失值。 2. 计算DataFrame每一列的相似度矩阵。 3. 遍历DataFrame中每个缺失值并进行填充。 4. 输出填充后的DataFrame。 需要注意的是，这段代码使用了numpy、pandas和sklearn...

import pandas as pd df = pd.ExcelFile(r'F:\Python_file\read_sheet\CLP_LFP\xfun\output.xlsx') df.sheet_names df_flist = [] for sheet in df.sheet_names: print(sheet) read_sheet = pd.read_excel(df, sheet, header=2) rows = range(0, read_sheet.shape[0]) for row in rows: try: col_test = read_sheet.iloc[row, 3] if ("25" in col_test) and ('4.2v' in col_test or '4.2V' in col_test): # if '4.15V' in col_test: # continue # if ('60' in col_test or '45' in col_test): # continue df_flist.append(read_sheet.iloc[[row], :4]) except Exception as err: print('col nan') df_flist = pd.DataFrame(df_flist) df_concat = pd.concat(df_flist, axis=0) print(df_concat) 报错ValueError: Must pass 2-d input. shape=(120, 1, 4)

这是一个Python代码，看起来是在读取一个Excel文件中的多个sheet，然后筛选符合条件的行并将它们添加到一个列表中，最后将列表中的所有行合并成一个DataFrame。根据报错提示，可能是在尝试合并数据时出现了问题，...

import pandas as pd df = pd.ExcelFile(r'F:\Python_file\test_sheet\output3.xlsx') df.sheet_names df_list = [] for sheet in df.sheet_names: print(sheet) read_sheet = pd.read_excel(df, sheet, header=2) rows = range(0, read_sheet.shape[0]) for row in rows: try: col_test = read_sheet.iloc[row, 4] # print(col_test) # exit() if ("25" in col_test) and ('4.2v' in col_test or '4.2V' in col_test): # if '4.15V' in col_test: # continue # if ('60' in col_test or '45' in col_test): # continue df_list.append(read_sheet.iloc[[row], :5]) else: continue except Exception as err: print('col nan') df_list = pd.DataFrame(df_list) df_concat = pd.concat(df_list, axis=0) print(df_concat)

接下来，循环遍历每个工作表，使用 read_excel 方法读取数据，并通过 iloc 方法获取指定的行和列。其中，if 语句用于筛选出符合特定条件的行，将这些行添加到 df_list 中。最后，使用 concat 方法将 df_list 中的...

使用如下代码，创建df，如图1所示，请对df进行相应操作 import pandas as pd import numpy as np df=pd.DataFrame({ name:[张三，李四，王五，李四，王五，王五，赵六] chinese:[18,5367,63597094] math:[82,63,4159,46,39,58]'test':[-,-,- ='='三,一']}) df.iloc[2:4,1:3] = np.nan name chinese math test 0 张三 18.0 82.0 李四 53.0 63.0 2 五 NaN NaN 3 李四 NaN NaN 4 王五 59.046.0 5 王五 70.0 39.0 6 赵六 94.058.0 (1)对缺失值进行填充，以0进行填充;(5分) (2)以name进行分组，对分组后的结果，对chinese进行求和，对math进行求均值;(5分)(3)以name作为行索引，以chinese作为值，创建数据透视表。

(2) 以name进行分组，对分组后的结果，对chinese进行求和，对math进行求均值： python df.groupby('name').agg({'chinese': 'sum', 'math': 'mean'}) 输出结果如下： chinese math name 张三 18.0 ...

优化代码 def module_split(self, save_on=True): """ split module data :param save_on: :return: """ for ms in range(self.mod_num): m_sn = self.module_list[ms] module_path = os.path.join(self.result_path_down, m_sn) cols_obj = ChuNengPackMustCols(ms, self.mod_cell_num, self.mod_cell_num) # 传入当前的module序号（如0,1,2,3,4），电芯电压个数，温度NTC个数。 aim_cols = [i for i in cols_obj.total_cols if i in self.df.columns] print(m_sn, aim_cols) self.modules[m_sn] = rename_cols_normal(self.df.loc[:, aim_cols], ms, self.mod_cell_num) print("after change cols name:", ms, m_sn, self.modules[m_sn].columns.tolist()) self.modules[m_sn].dropna(axis=0, how='any', subset=['soc'], inplace=True) volt_col = [f'volt{i}' for i in range(self.mod_cell_num)] temp_col = [f'temp{i}' for i in range(self.mod_cell_num)] self.modules[m_sn].dropna(axis=0, how='any', subset=volt_col, inplace=True) self.modules[m_sn] = stat(self.modules[m_sn], volt_col, temp_col) self.modules[m_sn].reset_index(drop=True, inplace=True) print(self.modules[m_sn]['discharge_ah'].iloc[-1]) self.module_cap[m_sn] = [self.modules[m_sn]['discharge_ah'].iloc[-1], self.modules[m_sn]['charge_ah'].iloc[-1], self.modules[m_sn]['soh'].iloc[-1]] self.module_peaks[m_sn] = list(quick_report(self.modules[m_sn], module_path, f'quick_report_{m_sn[:8]}')) # check soc status mod_soc = self.modules[m_sn]['soc'] self.module_soc_sig[m_sn] = [np.nanmedian(mod_soc), np.max(mod_soc), np.min(mod_soc)] if save_on: single_variables_plot(mod_soc, module_path, f'{m_sn[:8]}_soc_distribution_box.png', 'box', 'SOC') single_variables_plot(mod_soc, module_path, f'{m_sn[:8]}_soc_distribution_violin.png', 'violin', 'SOC')

以下是代码优化后的版本： ...1. 将所有行删除操作合并为一步，同时删除了温度列中的 NaN 值； 2. 统计数据前，只保留了保留了 'soc' 和电压列的非 NaN 行； 3. 在保存 SOC 分布图像时，避免了重复的代码。

将 numpy 导入为 NP 导入熊猫作为 PD 导入 XLRD 导入操作系统 导入 Matplotlib.pyplot 作为 plt def get_all_fill_paths（dir_path）： file_paths = [] 对于根， _， os.walk（dir_path） 中的文件： 对于文件中的文件： file_paths.append（os.path.join（root， file）） 返回 file_paths dir_path = r'C：\Users\lxz15\Desktop\电流数据2' file_paths = get_all_fill_paths（dir_path） data = pd.DataFrame（） # 定义一个空的 DataFrame all_a = [] for i， file_path in enumerate（file_paths）： df = pd.read_excel（file_path） for j in range（0， 1）： for k in range（0， 1）： a = pd.DataFrame（df.iloc[2 + 3 * k：5 + 3 * k， 7 + j].values） # 将列表转换为 DataFrame data = pd.concat（[data， a]， axis=1） # 将 a 添加到 data 中 all_a.append（a） all_a = np.array（all_a） all_a = np.where（np.char.isdigit（all_a.astype（str））， all_a， np.nan） all_a_avg = np.nanmean（all_a， axis=（0， 1）） # 计算平均数 diff = all_a - all_a_avg # 计算差 diff_sum = np.nansum（np.square（diff）） # 计算差的平方和 diff_sqrt = np.nansqrt（diff_sum） print（“差的平方和的平方根为：”， diff_sqrt）把数据类型改成一样的代码

a = pd.DataFrame(df.iloc[2 + 3 * k:5 + 3 * k, 7 + j].values) # 将列表转换为 DataFrame data = pd.concat([data, a], axis=1) # 将 a 添加到 data 中 all_a.append(a) all_a = np.array(all_a) all_a = np....

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Achilles-2 原始压缩包内容解密

资源摘要信息:"achilles_2.orig.tar.gz" 该压缩包文件名为"achilles_2.orig.tar.gz"，它遵循传统的命名规则，其中"orig"通常表示原始版本的软件包或文件。在这个上下文中，"achilles_2"很可能是指软件包的名称，而数字"2"则表示版本号。压缩文件扩展名".tar.gz"表明这是一个使用gzip进行压缩的tar归档文件。Tar是Unix和类Unix系统中用于将多个文件打包成一个文件的工具，而gzip是一种广泛用于压缩文件的工具，它使用了Lempel-Ziv编码（LZ77）算法以及32位CRC校验。 在IT领域，处理此类文件需要掌握几个关键知识点： 1. 版本控制与软件包命名：在软件开发和分发过程中，版本号用于标识软件的不同版本。这有助于用户和开发者追踪软件的更新、新功能、修复和安全补丁。常见的版本控制方式包括语义化版本控制（Semantic Versioning），它包括主版本号、次版本号和补丁号。 2. Tar归档工具：Tar是一个历史悠久的打包工具，它可以创建一个新的归档文件，或者将多个文件和目录添加到一个已存在的归档中。它可以与压缩工具（如gzip、bzip2等）一起使用来减小生成文件的大小，从而更方便地进行存储和传输。 3. Gzip压缩工具：Gzip是一种流行的文件压缩程序，它基于GNU项目，可以有效减小文件大小，常用于Unix和类Unix系统的文件压缩。Gzip通常用于压缩文本文件，但也能处理二进制文件和其他类型的文件。Gzip使用了LZ77算法以及用于减少冗余的哈夫曼编码，来达到较高的压缩比。 4. 文件格式与扩展名：文件扩展名通常用于标识文件类型，以便操作系统和用户可以识别文件的用途。在处理文件时，了解常见的文件扩展名（如.tar、.gz、.tar.gz等）是非常重要的，因为它们可以帮助用户识别如何使用和操作这些文件。 5. 文件传输和分发：压缩包是互联网上常见的文件传输形式之一。开发者和维护者使用压缩包来发布软件源代码或二进制文件，以便用户下载和安装。在处理下载的文件时，用户通常需要根据文件扩展名来解压和解包文件，以便能够访问或运行包内的文件。 总结来说，"achilles_2.orig.tar.gz"是一个包含了名为"achilles"的软件包的第二个版本的源代码压缩文件。要使用这个文件，用户需要使用支持.tar.gz格式的解压工具（如Linux系统中的tar命令或者图形用户界面工具如WinRAR），来解压和查看其中的内容。这样的处理过程涉及到软件版本管理、文件打包、压缩和解压等多个IT知识领域。