Python 用None赋值

本文介绍了使用 Python 的 Pandas 库处理 DataFrame 中的数据类型转换方法。具体包括将数字类型的单元格赋值为 NaN,以及如何将字符串类型的值赋给 DataFrame 的特定位置,并观察其如何被解释为 None。这对于理解 Pandas 处理不同数据类型的方式很有帮助。
部署运行你感兴趣的模型镜像

数字赋值结果为Nan

字符串赋值结果为None

In [29]:df=pd.DataFrame([[1,2,3,],[4,5,6]])

In [33]: df.ix[0,0]=None
In [34]: df
Out[34]: 
     0      1  2
0  NaN  2  3
1  4.0    5  6

In [35]: df.ix[0,0]='m'
In [37]: df.ix[0,0]=None
In [38]: df
Out[38]: 
      0       1  2
0  None  2  3
1     4     5  6

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Python3.9

Python3.9

Conda
Python

Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值