解释这行代码DF.fillna(0, inplace=True)
时间: 2024-05-29 12:13:29 浏览: 8
这行代码的作用是将 DataFrame (DF) 中的缺失值(NaN)用 0 来填充,并且修改原始对象,即 inplace=True。fillna() 方法是 pandas 库中的一个函数,用于替换数据框(DataFrame)或序列(Series)中的缺失值。使用 0 填充缺失值可能是因为数据缺失与 0 有一定的相似性,或者是为了方便计算。
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stock_df.fillna('-', inplace=True)
`stock_df.fillna('-', inplace=True)` 是 pandas 中的一个函数,用于将 DataFrame 中的空值(NaN)替换成指定的值。其中,`fillna` 是函数名,`'-'` 是要替换成的值,`inplace=True` 表示直接修改原 DataFrame 的值,不返回新的 DataFrame。
例如,如果有一个 DataFrame `df`,其中包含一些空值(NaN),可以使用 `df.fillna()` 方法将这些空值替换成其他值,例如:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个包含空值的 DataFrame
data = {'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [5, np.nan, 7, 8], 'C': [9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)
# 将空值替换成 '-'
df.fillna('-', inplace=True)
print(df)
```
在这个例子中,我们创建了一个包含空值的 DataFrame `df`,然后使用 `df.fillna()` 方法将其中的空值替换成了 `-`,并直接修改了原 DataFrame 的值。输出结果如下:
```
A B C
0 1 5 9
1 2 - 10
2 - 7 11
3 4 8 12
```
可以看到,所有的空值都被替换成了 `-`。这种操作可以使得 DataFrame 更加整洁和易于阅读。
df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/66666.xlsx',header=0,usecols=(2,)) df.fillna(method='ffill',inplace=True) df.drop_duplicates(inplace=True) df.to_excel('xinshuju')这个代码怎么修改?
根据你的代码,我猜测你想将处理后的数据保存到名为 `xinshuju.xlsx` 的 Excel 文件中。但是你的代码中没有指定文件的后缀名,这可能会导致保存失败。另外,你需要指定保存的表单名称(sheet_name)。因此,你可以尝试以下代码:
```python
import pandas as pd
# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/66666.xlsx', header=0, usecols=(2,))
# 用前一个非缺失值填充缺失值,删除重复行
df.fillna(method='ffill', inplace=True)
df.drop_duplicates(inplace=True)
# 保存数据到 Excel 文件
writer = pd.ExcelWriter('xinshuju.xlsx') # 指定文件名及后缀名
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False) # 指定表单名称并去除行索引
writer.save()
```
这个代码将读取 `C:/Users/86147/OneDrive/文档/66666.xlsx` 中的数据,用前一个非缺失值填充缺失值,删除重复行,然后将处理后的数据保存到 `xinshuju.xlsx` 中的 `Sheet1` 表单中,且不包含行索引。