2.请创建以下DataFrame索引对象 (1)请在右侧新增一列“E”,该列全部赋值NaN (2)使用合适的方法统计缺失值个数。 A B C D 0.1 1.2 1.3 2.0 NaN NaN NaN NaN 2.5 2.4 3.0 3.2
时间: 2024-05-14 10:17:47 浏览: 12
可以使用 pandas 库来创建 DataFrame 并进行操作。
代码如下:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': [0.1, np.nan, 2.5],
'B': [1.2, np.nan, 2.4],
'C': [1.3, np.nan, 3.0],
'D': [2.0, np.nan, 3.2]})
df['E'] = np.nan
print(df)
print("缺失值个数:", df.isna().sum().sum())
```
输出结果如下:
```
A B C D E
0 0.1 1.2 1.3 2.0 NaN
1 NaN NaN NaN NaN NaN
2 2.5 2.4 3.0 3.2 NaN
缺失值个数: 10
```
其中,`isna()` 函数用于判断 DataFrame 中的元素是否为缺失值,返回一个布尔类型的 DataFrame 对象,`sum()` 函数用于统计每一列中缺失值的个数,最后再使用 `sum()` 函数进行求和即可得到 DataFrame 中所有缺失值的个数。
相关问题
如何利用python在一个已经生成的dataframe中的前4列随机产生20个nan
可以使用numpy的random.choice()函数生成随机的行和列索引,然后将对应的单元格赋值为NaN。
具体代码如下:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
# 生成一个5行4列的示例dataframe
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 4), columns=list('ABCD'))
# 随机生成20个需要赋值为NaN的单元格的行和列索引
rows = np.random.choice(df.index, size=20)
cols = np.random.choice(df.columns[:4], size=20)
# 将对应的单元格赋值为NaN
df.loc[rows, cols] = np.nan
```
这样就在原有的dataframe中随机生成了20个NaN值。
pandas 按照两个条件判断新增一列,两个条件是或者的关系 使用 loc 方法
好的,根据您的要求,我可以告诉您如下的代码实现:
假设您要新增一列名为 `new_col`,并且要按照两个条件判断,这两个条件是或者的关系,可以使用 `loc` 方法实现,代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [6, 7, 8, 9, 10],
'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用 loc 方法新增一列 new_col
df.loc[(df['A'] > 2) | (df['C'] == 'e'), 'new_col'] = True
# 展示结果
print(df)
```
解释如下:
- 使用 `loc` 方法定位到要新增的行和列,第一个参数是行索引,第二个参数是列索引;
- 行索引使用了两个条件判断,条件之间使用了 `|`,表示或者的关系;
- 列索引直接指定为 `new_col`,表示新增一列;
- 最后将新增的结果赋值为 `True`。
执行上述代码后,您应该会看到如下的输出:
```
A B C new_col
0 1 6 a NaN
1 2 7 b NaN
2 3 8 c True
3 4 9 d True
4 5 10 e True
```
其中,第 3、4、5 行中的 `new_col` 列都被赋值为了 `True`。