dataframe用当前列的最小值减去100填充NaN

可以使用 pandas 中的 fillna() 方法来实现。假设当前列名为 column_name，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 读取数据到 DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')

# 用最小值减去 100 填充 NaN
min_value = df['column_name'].min()
df['column_name'].fillna(min_value - 100, inplace=True)

其中，`fillna()` 方法的第一个参数是填充的值，这里使用最小值减去 100。`inplace=True` 表示在原 DataFrame 上进行操作，否则需要重新赋值给一个新的 DataFrame。

相关问题

pyspark dataframe查看最大值最小值

这属于技术问题，可以回答。

可以使用 `agg` 函数来进行聚合操作，计算 DataFrame 中某一列的最大值和最小值。示例如下：

from pyspark.sql.functions import max, min

# 假设 df 是一个 DataFrame，其中有一列名为 'col_name'
max_val = df.agg(max('col_name')).collect()[0][0]
min_val = df.agg(min('col_name')).collect()[0][0]
print('最大值为：{}'.format(max_val))
print('最小值为：{}'.format(min_val))

dataframe判断一列数据的最小值是否是nan

可以使用pandas的isna()函数和min()函数来判断一列数据的最小值是否是NaN。具体操作如下：

假设我们有一个DataFrame df，其中有一列数据为column1，我们要判断这一列数据的最小值是否是NaN，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'column1': [1, 2, 3, np.nan]}
df = pd.DataFrame(data)

# 判断最小值是否为NaN
if pd.isna(df['column1']).all():
    print('该列数据全部为NaN')
else:
    min_value = df['column1'].min()
    if pd.isna(min_value):
        print('该列数据的最小值为NaN')
    else:
        print('该列数据的最小值为', min_value)

首先使用isna()函数判断该列数据是否全部为NaN，如果是，则输出“该列数据全部为NaN”；否则，使用min()函数计算该列数据的最小值，再使用isna()函数判断最小值是否为NaN，如果是，则输出“该列数据的最小值为NaN”，否则输出“该列数据的最小值为XXX”。