pythonnotnull
⑴ python dataframe 如何去除缺失值
1、導入需要的庫。import pandas as pd，import numpy as np，from sklearn.preprocessing import Imputer。
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Python在執行時，首先會將py文件中的源代碼編譯成Python的byte code（位元組碼），然後再由Python Virtual Machine（Python虛擬機）來執行這些編譯好的byte code。這種機制的基本思想跟Java，NET是一致的。
然而，Python Virtual Machine與Java或.NET的Virtual Machine不同的是，Python的Virtual Machine是一種更高級的Virtual Machine。
這里的高級並不是通常意義上的高級，不是說Python的Virtual Machine比Java或.NET的功能更強大；
說和Java 或NET相比，Python的Virtual Machine距離真實機器的距離更遠。或者可以這么說，Python的Virtual Machine是一種抽象層次更高的Virtual Machine。
基於C的Python編譯出的位元組碼文件，通常是pyc格式。除此之外，Python還可以以交互模式運行，比如主流操作系統Unix/Linux、Mac、Windows都可以直接在命令模式下直接運行Python交互環境。直接下達操作指令即可實現交互操作。
Python的設計目標之一是讓代碼具備高度的可閱讀性。它設計時盡量使用其它語言經常使用的標點符號和英文單字，讓代碼看起來整潔美觀。
它不像其他的靜態語言如C、Pascal那樣需要重復書寫聲明語句，也不像它們的語法那樣經常有特殊情況和意外。
Python開發者有意讓違反了縮進規則的程序不能通過編譯，以此來強製程序員養成良好的編程習慣。
並且Python語言利用縮進表示語句塊的開始和退出（Off-side規則），而非使用花括弧或者某種關鍵字。增加縮進表示語句塊的開始，而減少縮進則表示語句塊的退出。縮進成為了語法的一部分。
⑵ Python讀取表格時候，如果表格上有空格，自動把0賦值給變數，輸出0，而不是輸出'nan'，如何實現
用的pandas吧？很簡單哦
importpandasaspd
frompandasimportDataFrame
df=DataFrame(pd.read_excel(文件地址))
df=df.where(df.notnull(),0)
這樣就可以了，這個0可以換成其他值
⑶ Excel表格用Python讀取，識別異常。表頭、表內容錯誤。求大神指導，謝謝。
是用pandas讀取的嗎？
import pandas as pd
df = pd.read_excel(path)
df = df.where(df.notnull(), None) #這句的作用是把表格里的NAN替換掉，這里的None,可以換成你想替換的東西
⑷ 通過Python修改Postgresql的表格：添加Column
alter table 表名 alter column 欄位名 varchar(50) not null;
或者
alter table 表名 modify column 欄位名 varchar(50) not null;
欄位類型自定義 ，可以是varchar、int等類型，根據不同的資料庫版本，修改指令可能是alter column或modify column
還不錯，希望你採納。
⑸ python文件讀寫
這兩個問題都是由於最後一句使用了to_excel導致的，改成to_csv即可
另外，to_csv可以生成csv或者xls文件。
改成：data.to_csv(cleanedfile,sep="\t", encoding="utf-8")
⑹ python中利用pandas怎麼處理預設值
null/None/NaN
null經常出現在資料庫中
None是Python中的缺失值，類型是NoneType
NaN也是python中的缺失值，意思是不是一個數字，類型是float
在pandas和Numpy中會將None替換為NaN，而導入資料庫中的時候則需要把NaN替換成None
找出空值
isnull()
notnull()
添加空值
numeric容器會把None轉換為NaN
In [20]: s = pd.Series([1, 2, 3])
In [21]: s.loc[0] = None
In [22]: s
Out[22]:
0 NaN
1 2.0
2 3.0
dtype: float641234567891012345678910
object容器會儲存None
In [23]: s = pd.Series(["a", "b", "c"])
In [24]: s.loc[0] = None
In [25]: s.loc[1] = np.nan
In [26]: s
Out[26]:
0 None
1 NaN
2 c
dtype:
空值計算
arithmetic operations(數學計算)
NaN運算的結果是NaN
statistics and computational methods(統計計算)
NaN會被當成空置
GroupBy
在分組中會忽略空值
清洗空值
填充空值
fillna
DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)
參數
value : scalar, dict, Series, or DataFrame
method : {『backfill』, 『bfill』, 『pad』, 『ffill』, None}, default None(bfill使用後面的值填充,ffill相反）
axis : {0 or 『index』, 1 or 『columns』}
inplace : boolean, default False
limit : int, default None
downcast : dict, default is None
返回值
filled : DataFrame
Interpolation
replace
刪除空值行或列
DataFrame.dropna(axis=0, how=』any』, thresh=None, subset=None, inplace=False)
參數
axis : {0 or 『index』, 1 or 『columns』}, or tuple/list thereof
how : {『any』, 『all』}
thresh : int, default None
subset : array-like
inplace : boolean, default False
返回
dropped : DataFrame
⑺ python，django，向mysql更新數據時save()報錯不能用
ValidationError 提示的是validation error，應該是某些field是not null的，你沒有給它賦值。建議貼上Student的model源碼以及你實際操作的語句。
⑻ python字元串相等if，python判斷字元串是否為空用什麼方法
reaCode=None
if(reaCode==None):
print"isnull"
else:
print"not!"
if(reaCodeisNone):
print"isnull"
else:
print"not!"
reaCode=''
if(reaCodeis''):
print"isnullstring"
else:
print"not!"
reaCode=''
if(reaCode==''):
print"isnullstring"
else:
print"not!"
if(reaCode==None):
print"isnull"
else:
print"not!"
if(reaCodeisNone):
print"isnull"
else:
print"not!"
None是一個空的對象，代表什麼都沒有。
而''，是一個字元串對象，代表一個空的字元串。