pythonnotnull
⑴ python dataframe 如何去除缺失值
1、导入需要的库。import pandas as pd，import numpy as np，from sklearn.preprocessing import Imputer。
(1)pythonnotnull扩展阅读
Python在执行时，首先会将py文件中的源代码编译成Python的byte code（字节码），然后再由Python Virtual Machine（Python虚拟机）来执行这些编译好的byte code。这种机制的基本思想跟Java，NET是一致的。
然而，Python Virtual Machine与Java或.NET的Virtual Machine不同的是，Python的Virtual Machine是一种更高级的Virtual Machine。
这里的高级并不是通常意义上的高级，不是说Python的Virtual Machine比Java或.NET的功能更强大；
说和Java 或NET相比，Python的Virtual Machine距离真实机器的距离更远。或者可以这么说，Python的Virtual Machine是一种抽象层次更高的Virtual Machine。
基于C的Python编译出的字节码文件，通常是pyc格式。除此之外，Python还可以以交互模式运行，比如主流操作系统Unix/Linux、Mac、Windows都可以直接在命令模式下直接运行Python交互环境。直接下达操作指令即可实现交互操作。
Python的设计目标之一是让代码具备高度的可阅读性。它设计时尽量使用其它语言经常使用的标点符号和英文单字，让代码看起来整洁美观。
它不像其他的静态语言如C、Pascal那样需要重复书写声明语句，也不像它们的语法那样经常有特殊情况和意外。
Python开发者有意让违反了缩进规则的程序不能通过编译，以此来强制程序员养成良好的编程习惯。
并且Python语言利用缩进表示语句块的开始和退出（Off-side规则），而非使用花括号或者某种关键字。增加缩进表示语句块的开始，而减少缩进则表示语句块的退出。缩进成为了语法的一部分。
⑵ Python读取表格时候，如果表格上有空格，自动把0赋值给变量，输出0，而不是输出'nan'，如何实现
用的pandas吧？很简单哦
importpandasaspd
frompandasimportDataFrame
df=DataFrame(pd.read_excel(文件地址))
df=df.where(df.notnull(),0)
这样就可以了，这个0可以换成其他值
⑶ Excel表格用Python读取，识别异常。表头、表内容错误。求大神指导，谢谢。
是用pandas读取的吗？
import pandas as pd
df = pd.read_excel(path)
df = df.where(df.notnull(), None) #这句的作用是把表格里的NAN替换掉，这里的None,可以换成你想替换的东西
⑷ 通过Python修改Postgresql的表格：添加Column
alter table 表名 alter column 字段名 varchar(50) not null;
或者
alter table 表名 modify column 字段名 varchar(50) not null;
字段类型自定义 ，可以是varchar、int等类型，根据不同的数据库版本，修改指令可能是alter column或modify column
还不错，希望你采纳。
⑸ python文件读写
这两个问题都是由于最后一句使用了to_excel导致的，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怎么处理缺省值
null/None/NaN
null经常出现在数据库中
None是Python中的缺失值，类型是NoneType
NaN也是python中的缺失值，意思是不是一个数字，类型是float
在pandas和Numpy中会将None替换为NaN，而导入数据库中的时候则需要把NaN替换成None
找出空值
isnull()
notnull()
添加空值
numeric容器会把None转换为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容器会储存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:
空值计算
arithmetic operations(数学计算)
NaN运算的结果是NaN
statistics and computational methods(统计计算)
NaN会被当成空置
GroupBy
在分组中会忽略空值
清洗空值
填充空值
fillna
DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)
参数
value : scalar, dict, Series, or DataFrame
method : {‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, default None(bfill使用后面的值填充,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
删除空值行或列
DataFrame.dropna(axis=0, how=’any’, thresh=None, subset=None, inplace=False)
参数
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更新数据时save()报错不能用
ValidationError 提示的是validation error，应该是某些field是not null的，你没有给它赋值。建议贴上Student的model源码以及你实际操作的语句。
⑻ python字符串相等if，python判断字符串是否为空用什么方法
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是一个空的对象，代表什么都没有。
而''，是一个字符串对象，代表一个空的字符串。