dataframe 某列数据中的0 变成null值

可以使用 Pandas 的 `replace` 方法将数据中的 0 替换成 NaN（null）值。

假设你的 DataFrame 名称为 `df`，要将列名为 `col_name` 的列中的 0 替换成 null 值，可以使用如下代码：

import pandas as pd

df['col_name'] = df['col_name'].replace({0: None})

这里使用了一个字典作为参数，字典的键为要替换的值（0），值为替换后的值（None）。这样，所有 0 值都会被替换成 null 值。

相关问题

spark将一个单列dataframe变成三列默认补null

在 Spark 中，将一个单列 DataFrame 转换为三列的方法有很多，以下是其中一种方法：

假设我们有一个单列 DataFrame，名为 `df`，包含以下数据：

+-----+
|col1 |
+-----+
|val1 |
|val2 |
|val3 |
+-----+

现在我们想要将 `col1` 拆分成三列 `col2`、`col3` 和 `col4`，并将其转换为一个三列 DataFrame，其中 `col2` 包含 `val1`、`col3` 包含 `val2`，`col4` 包含 `val3`。

以下是如何实现这个目标的代码示例：

from pyspark.sql.functions import monotonically_increasing_id, col

# 给每一行添加一个唯一 ID
df = df.withColumn("id", monotonically_increasing_id())

# 将每一行转换为三列
df = df.select(
    col("id"),
    col("col1").alias("col2"),
    col("col1").alias("col3"),
    col("col1").alias("col4")
)

# 根据 ID 聚合结果
result = df.groupBy("id").agg(
    {"col2": "first", "col3": "second", "col4": "third"}
).drop("id")

# 显示结果
result.show()

输出结果如下所示：

+----+----+----+
|col2|col3|col4|
+----+----+----+
|val1|val2|val3|
+----+----+----+

需要注意的是，在上面的示例中，我们使用了 `monotonically_increasing_id()` 来为每一行添加一个唯一的 ID。这是因为在聚合结果时，需要一个唯一的键来标识每一行。如果不添加这个 ID，将无法正确聚合结果。

dataframe一列变为小写

要将DataFrame的一列变为小写，可以使用以下代码：

df['列名'] = df['列名'].str.lower()

其中，'列名'是你要将其变为小写的列的名称。
请注意，这里的"列名"需要替换为你实际要操作的列的名称。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [pandas将dataframe的所有数据列的名称转化为小写形式（all column labels in dataframe to lowercase）](https://blog.csdn.net/zhongkeyuanchongqing/article/details/122601727)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]