#缺失值处理 import pandas as pd df1 = pd.read_excel(r'E:\\data\\蔬菜相关数据.xlsx') df1 #查看规格列包含具体种类 p1 = df1['规格'].drop_duplicates() ww = [] for i in p1:ww.append(i) ww #查看规格列各种类出现的次数 from collections import Counter Counter(df1['规格'])解析代码

#缺失值处理
import pandas as pd

#读取Excel文件
df1 = pd.read_excel(r'E:\\data\\蔬菜相关数据.xlsx')

#查看规格列包含具体种类
p1 = df1['规格'].drop_duplicates()
ww = []
for i in p1:
ww.append(i)
ww

#查看规格列各种类出现的次数
from collections import Counter
Counter(df1['规格'])

上述代码中，首先我们使用 Pandas 库中的 read_excel() 函数读取 Excel 文件，并将其存储在 DataFrame 中。

接下来，我们使用 drop_duplicates() 函数从 DataFrame 中获取规格列中的唯一值，并将其存储在列表 p1 中。

然后，我们使用 for 循环遍历 p1 列表，并将其添加到列表 ww 中，以便查看规格列包含哪些种类。

最后，我们使用 collections 库中的 Counter() 函数计算规格列中每个种类出现的次数，并打印输出结果。

相关问题

pandas填充缺失值

在pandas中，可以使用fillna()函数来填充缺失值。该函数的主要参数包括value、method、axis、inplace、limit等。其中，value参数用于指定填充的值，method参数用于指定填充的方法，axis参数用于指定填充的方向，inplace参数用于指定是否在原数据上进行填充，limit参数用于指定每列或每行连续填充的最大数量。

例如，可以使用向前填充（ffill）的方法来填充缺失值。首先，将DataFrame中的缺失值替换为NaN，然后使用fillna()函数进行填充。可以使用df.fillna(value=None, method='ffill', axis=0, limit=None)来实现列向前填充。同样地，可以使用向后填充（bfill）的方法来填充缺失值。可以使用df.fillna(value=None, method='bfill', axis=0, limit=None)来实现列向后填充。\[2\]

需要注意的是，向前填充和向后填充都无法填充首行和末行的缺失值。为了解决这个问题，可以先使用向前填充，然后再使用向后填充的方法进行填充。这样可以保证所有的缺失值都得到填充。\[3\]

以下是一个完整的示例代码，展示了如何使用pandas填充缺失值：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据
data = pd.read_excel("待填充数据.xlsx", sheet_name="房间数", index_col="月份")

# 将0值转化为空值
data\[data == 0\] = np.nan

# 过滤空值过多的列
df = data.dropna(axis=1, thresh=11, subset=None, inplace=False)

# 列向前填充
df1 = df.fillna(value=None, method='ffill', axis=0, limit=None)

# 列向后填充，避免首行空值
df2 = df.fillna(value=None, method='bfill', axis=0, limit=None)

# 将结果保存到Excel文件
df2.to_excel("清洗填充结果.xlsx")

这段代码首先读取了一个Excel文件中的数据，然后将其中的0值替换为NaN。接着，过滤了空值过多的列，然后使用向前填充和向后填充的方法进行缺失值的填充。最后，将填充后的结果保存到了另一个Excel文件中。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [pandas缺失值填充](https://blog.csdn.net/weixin_46969441/article/details/119859689)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [pandas空值填充](https://blog.csdn.net/zengbowengood/article/details/103033654)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

训练项目：合并数据表 文件“各科成绩.xlsx”中保存着我班的各科成绩。要求，编写python程序，使用pandas的数据合并功能，以“学号”为关键字，将各科成绩到一个汇总表中，汇总表的名称为“汇总表.xlsx”。有些同学缺失了某些科目的成绩，用NaN代替。全部共40名同学。

您好，您的问题是如何使用pandas的数据合并功能，以“学号”为关键字，将各科成绩到一个汇总表中，汇总表的名称为“汇总表.xlsx”，对吧？

是的，您说的对。

好的，那么可以先导入pandas库并读取各科成绩表格，然后通过merge函数进行合并，在合并过程中以“学号”为关键字，最后将结果保存到“汇总表.xlsx”中。具体的代码实现可以参考以下代码：

import pandas as pd

# 读取各科成绩表格 
df1 = pd.read_excel('各科成绩.xlsx', sheet_name='语文')
df2 = pd.read_excel('各科成绩.xlsx', sheet_name='数学')
df3 = pd.read_excel('各科成绩.xlsx', sheet_name='英语')

# 合并各科成绩表格 
df_merge = pd.merge(df1, df2, on='学号').merge(df3, on='学号')

# 将结果保存到“汇总表.xlsx”中 
df_merge.to_excel('汇总表.xlsx', index=None)

在上面的代码中，首先使用pd.read_excel函数读取各个表格，然后使用pd.merge函数进行合并，最后将结果保存到“汇总表.xlsx”中。处理缺失值的操作默认由pandas自动处理。希望能够帮到您。