import pandas as pd from numpy import nan as NA columns =['chinese','math','english'] data = pd.DataFrame([[81.5,76.5,73.5],[71,68,NA],[71, 68,NA],[NA,NA,NA],[NA,96.5,93.5]],columns=columns) data保留non-na值>=2的行,删除重复行,将处理后的结果赋值给data_new,应用'chinese’、'english'的均值填充剩下的na
时间: 2023-08-01 09:06:15 浏览: 32
好的,根据你提供的代码,可以按照以下步骤来处理data数据:
1. 保留non-na值>=2的行
```python
data = data.dropna(thresh=2)
```
2. 删除重复行
```python
data = data.drop_duplicates()
```
3. 将'chinese'、'english'的均值填充剩下的na
```python
mean_chinese = data['chinese'].mean()
mean_english = data['english'].mean()
data_new = data.fillna({'chinese': mean_chinese, 'english': mean_english})
```
最终得到的data_new就是处理后的结果。
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import pandas as pd from numpy import nan as NA columns = ['chinese', 'math', 'english'] data = pd.DataFrame([[81.5, 76.5, 73.5],[71, 68, NA],[71., 68, NA], [NA,NA,NA],[NA,96.5,93.5]],columns=columns) data应用'0',
如果你要将 data 中的 NaN 值替换为 0,可以使用 pandas 中的 fillna() 方法,代码如下:
```
data.fillna(0, inplace=True)
```
代码中的 fillna(0) 表示将 NaN 值替换为 0,inplace=True 表示直接修改原 data 数据框,如果不加这个参数,会返回一个新的数据框。
import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdfrom numpy import dispimport numpy as np
这是一段 Python 代码,它导入了三个库:matplotlib.pyplot、pandas 和 numpy,并且将 numpy 中的 disp 和 np 两个模块也导入了。这段代码可能是用来进行数据分析和可视化的,因为 pandas 是一个数据分析库,matplotlib.pyplot 则是用于绘制图表的库,而 numpy 则是用于数学计算的库。