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求助,python pAnDAs.rEAD.Csv 后的值替换

python pandas.read.csv 后的值替换用pandas库,import pandas as pddata = pd.read_csv('train.csv')train_data = data.values[0:TRAIN_NUM,1:]train_label = data.values[0:TRAIN_NUM,0]study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1000035机器学习正好讲了这个手写识别的例子

你是想把这个值替换掉么?这个实际上就是numpy中的np.nan那你直接df.replace(np.nan, X),就把这个值替换成X了

from pandas import read_csv import numpy as np dataset = read_csv('yourcsvfile.csv', header=None) dataset[[0,1,2,3,4,5]] = dataset[[0,1,2,3,4,5]].replace(0, np.NaN) #清除空值,填充为NaN dataset.fillna(datset.mean(), inplace=True) #用fillna()平均值来替换每列的丢失值, 避免计算出错.

python2下:1234# -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pdmydata = pd.read_csv(u"例子.csv") #前面加u,第一行的编码必须utf-8 原本以为这一点python3和python2是一样的,其实不一样!python3下:1234567# -*- coding: utf-8 -*- import

import pandas as pddata=pd.read_csv('目录+文件名') #打开csv文件的方式data=pd.read_excel('目录+文件名') #打开xls或xlsx文件的方式仿照类似的,pandas还可以打开一些其他文件

pandas.read_csv()遇到读进来乱码问题1.设置encoding='gbk'或者encoding='utf-8'.pandas.read_csv('data.csv',encoding='gbk')2.如果设置encoding直接报错的话解决方法是:用记事本打开csv文件,另存为设置编码为utf-8,然后重新读取文件设置encoding='utf-8'就好了

利用Python的pandas数据结构来读取excel表格的数据,部分代码如下:#-*- coding:utf-8 -*- import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt catering_data="catering_sale.xls" data=pd.read_excel(catering_data,index_col=u'日期')#读取数据,

使用pandas 读入csv中的数据,成为DataFrame格式第一种方式, 将0的数据 晒出来,直接 赋值为null另一种方式,使用replace方法

指定encoding为utf-8df.to_csv('/users/aimei0212/desktop/ll.csv',encoding='utf-8')

引入pandas使用pandas下的read_csv方法,读取csv文件,参数是文件的路径,这是一个相对路径,是相对于当前工作目录的,那么如何知道当前的工作目录呢?使用os.getcwd()方法获取当前工作目录读取前三后数据,查看一下是否读取正

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