要将 Pandas Series 列中的 NaN 值替换为零或其他值，我们可以使用 s.fillna() 方法。步骤创建一个带轴标签（包括时间序列）的一维 ndarray。打印输入序列。使用 s.fillna(0) 将序列中的 NaN 替换为值 0。类似地，使用 s.fillna(5) 和 s.fillna(7) 分别将序列中的 NaN 替换为值 5 和 7。打印替换后的 NaN 序列。示例 实时演示import pandas as pd import numpy as np s = pd.Series([1, np.nan, 3, np.nan, 3, np.nan, 7, np.nan, 3]) print "Input series is:", s print "After replacing NaN with 0:", s.fillna(0) print "After replacing NaN with 5:", s.fillna(5) ... 阅读更多

要创建具有某些索引的 DataFrame，我们可以传递一个值列表并将它们分配到 DataFrame 类中的索引中。步骤创建一个二维、大小可变、可能异构的表格数据 df。将索引列表放入 DataFrame 类的索引中。打印具有自定义索引的 DataFrame。示例 实时演示import pandas as pd df = pd.DataFrame(    {       "x": [5, 2, 1, 9],       "y": [4, 1, 5, 10],       "z": [4, 1, 5, 0]    } ) print "Input DataFrame is:", df df = pd.DataFrame(    {       "x": [5, 2, 1, 9],       "y": [4, 1, 5, 10],       "z": [4, 1, 5, 0]    },    index=["John", "Jacob", "Ally", "Simon"] ) print "With Customized Index: ", df输出输入 DataFrame 为：    x  y  z 0  5  4  4 1  2  1  1 2  1  5  5 3  9  10  0 带有自定义索引：        x  y   z John   5  4   4 Jacob  2  1   1 Ally   1  5   5 Simon  9  10  0

要检查 Pandas DataFrame 中是否有任何值为 NaN，我们可以使用 isnull().values.any() 方法。步骤创建一个带轴标签（包括时间序列）的一维序列 s。打印序列 s。检查 NaN 是否存在。创建一个二维、大小可变、可能异构的表格数据 df。打印输入 DataFrame。检查 NaN 是否存在。示例 实时演示import pandas as pd import numpy as np s = pd.Series([1, np.nan, 3, np.nan, 3, np.nan, 7, np.nan, 3]) print "Input series is:", s present = s.isnull().values.any() print "NAN is present in series: ", present df = pd.DataFrame(    {       "x": [5, ... 阅读更多

要重置 Pandas 中的分层索引，我们可以使用 reset_index() 方法。步骤创建一个二维、大小可变、可能异构的表格数据 df。打印输入 DataFrame。使用 groupby 获取分层索引的不同级别并进行计数。打印多级索引 DataFrame。使用 df.reset_index() 重置多级索引 DataFrame。打印新的更新后的 DataFrame。示例 实时演示import pandas as pd df = pd.DataFrame({"x": [5, 2, 1, 9], "y": [4, 1, 5, 10]}) print "Input DataFrame is:", df df1 = df.groupby(["x", "y"]).count() print "Hierarchical Index of input DataFrame is:", df1 df2 = df1.reset_index() print "After resetting: ", df2输出输入 DataFrame 为：    x  y 0  5   ... 阅读更多

假设，我们正在玩一个我们被困在迷宫中的游戏。我们必须找到走出迷宫的路。迷宫可以表示为一个 x m 矩阵，其中 n 是行数，m 是列数。矩阵的每个单元格/元素包含 'O'、'D'、'S' 或 '-' 中的任何一个符号。'O' 表示路径被阻塞，'D' 是迷宫的出口，'S' 是我们的起始位置，而 '-' 表示我们可以穿过路径。我们可以自由地穿过任何 '-' ... 阅读更多

假设，我们有一个棋盘和一个特殊的骑士棋子 K，它在棋盘内以 L 形移动。如果棋子位于位置 (x1, y1) 并且如果它移动到 (x2, y2)，则移动可以描述为 x2 = x1 ± a；y2 = y1 ± b 或 x2 = x1 ± b；y2 = y1 ± a；其中 a 和 b 是整数。我们必须找出该棋子从位置 (0, ... 到达棋盘上位置 (n-1, n-1) 所需的最少步数。 阅读更多

要创建 Pandas 中的多级索引，我们可以使用带列列表的 groupby。步骤创建一个二维、大小可变、可能异构的表格数据 df。打印输入 DataFrame。打印 DataFrame 计数的索引。使用 groupby 获取分层索引的不同级别并进行计数。打印步骤 4 中设置的多级索引。示例 实时演示import pandas as pd df = pd.DataFrame(    {       "x": [5, 2, 1, 9],       "y": [4, 1, 5, 10],       "z": [4, 1, 5, 0]    } ) print "Input DataFrame is:", df print "Default index: ", df.count().index df1 = df.groupby(["x", "y"]).count() ... 阅读更多

要将 Pandas DataFrame 转换为 NumPy 数组，我们可以使用 to_numpy()。步骤创建一个二维、大小可变、可能异构的表格数据 df。打印输入 DataFrame。使用 df.to_numpy() 打印给定数组的 NumPy 数组。使用 df['x'].to_numpy() 打印给定数组的特定列的 NumPy 数组。示例 实时演示import pandas as pd df = pd.DataFrame(    {       "x": [5, 2, 1, 9],       "y": [4, 1, 5, 10],       "z": [4, 1, 5, 0]    } ) print "Input DataFrame is:", df print "DataFrame to numpy is:", df.to_numpy() print "DataFrame to numpy is:", df['x'].to_numpy()输出输入 ... 阅读更多

在 Pandas DataFrame 中计算列中的 NaN 值，我们可以使用 isna() 方法与 sum。步骤创建一系列 s，一维 ndarray，带有轴标签（包括时间序列）。打印序列 s。计算序列中 NaN 的数量。创建一个二维、大小可变、可能异构的表格数据 df。打印输入 DataFrame。按列查找 NaN 计数。打印计数 DataFrame。示例 实时演示导入 pandas 为 pd 导入 numpy 为 np s = pd.Series([1, np.nan, 3, np.nan, 3, np.nan, 7, np.nan, 3]) 打印“输入序列为：”，s 计数 = s.isna().sum() 打印“系列中的 NAN 计数：”，计数 df = pd.DataFrame(   ... 阅读更多

要根据列值删除 Pandas 中的 DataFrame 行，我们可以采取以下步骤-步骤创建一个二维、大小可变、可能异构的表格数据 df。打印输入 DataFrame。在这里，我们将从 DataFrame 中删除其 Z 列中包含 0 的行，使用 df=df[df.z != 0]打印更新后的 DataFrame，在根据列值删除行之后。示例 实时演示导入 pandas 为 pd df = pd.DataFrame(    {       "x": [5, 2, 1, 9],       "y": [4, 1, 5, 10],       "z": [4, 1, 5, 0]    } ) 打印“输入 DataFrame 为：”，df df ... 阅读更多