{"id":3391,"date":"2021-07-23T12:13:55","date_gmt":"2021-07-23T12:13:55","guid":{"rendered":"https:\/\/www.bearloga.space\/?page_id=3391"},"modified":"2021-07-23T12:13:55","modified_gmt":"2021-07-23T12:13:55","slug":"python-pandas-nedostayushhie-dannye","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.bearloga.space\/en\/python-pandas-nedostayushhie-dannye\/","title":{"rendered":"Python Pandas \u2014 \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435"},"content":{"rendered":"\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>\r\u041e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u043e\u0439 \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u044f\u0445. \u0422\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438, \u043a\u0430\u043a \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0441\u0442\u0430\u043b\u043a\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0441\u0435\u0440\u044c\u0435\u0437\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430\u043c\u0438 \u0432 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u043d\u0438\u0437\u043a\u043e\u0433\u043e \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0432\u044b\u0437\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439. \u0412 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044f\u0445 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0446\u0435\u043b\u044c\u044e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u043e\u0432\u0435\u0440\u043d\u044b\u043c\u0438.\r\n\r\n\u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0438 \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435?\r\n\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d-\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u0430. \u0427\u0430\u0441\u0442\u043e \u043b\u044e\u0434\u0438 \u043d\u0435 \u0434\u0435\u043b\u044f\u0442\u0441\u044f \u0432\u0441\u0435\u0439 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439, \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441 \u043d\u0438\u043c\u0438. \u041d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u043b\u044e\u0434\u0438 \u0434\u0435\u043b\u044f\u0442\u0441\u044f \u0441\u0432\u043e\u0438\u043c \u043e\u043f\u044b\u0442\u043e\u043c, \u043d\u043e \u043d\u0435 \u0437\u043d\u0430\u044e\u0442, \u043a\u0430\u043a \u0434\u043e\u043b\u0433\u043e \u043e\u043d\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442; \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u043b\u044e\u0434\u0438 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442, \u043a\u0430\u043a \u0434\u043e\u043b\u0433\u043e \u043e\u043d\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442, \u0438\u0445 \u043e\u043f\u044b\u0442, \u043d\u043e \u043d\u0435 \u0438\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0430\u043a\u0442\u043d\u0443\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e. \u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u0442\u0430\u043a \u0438\u043b\u0438 \u0438\u043d\u0430\u0447\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442, \u0438 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438.\r\n\r\n\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u043a\u0430\u043a \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f (\u0441\u043a\u0430\u0436\u0435\u043c, NA \u0438\u043b\u0438 NaN), \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f Pandas.\r\n\r\n Live Demo\r\n\r\n# import the pandas library\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\n\r\ndf = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=&#91;'a', 'c', 'e', 'f',\r\n'h'],columns=&#91;'one', 'two', 'three'])\r\n\r\ndf = df.reindex(&#91;'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])\r\n\r\nprint df\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\n         one        two      three\r\na   0.077988   0.476149   0.965836\r\nb        NaN        NaN        NaN\r\nc  -0.390208  -0.551605  -2.301950\r\nd        NaN        NaN        NaN\r\ne  -2.000303  -0.788201   1.510072\r\nf  -0.930230  -0.670473   1.146615\r\ng        NaN        NaN        NaN\r\nh   0.085100   0.532791   0.887415\r\n\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430\u0446\u0438\u044e, \u043c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043b\u0438 DataFrame \u0441 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438. \u041d\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435 NaN \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e.\r\n\r\n\u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\r\n\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 (\u0438 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0438\u043f\u0430\u0445 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430), Pandas \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 isnull () \u0438 notnull () , \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 Series \u0438 DataFrame \u2014\r\n\r\n\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 1\r\n Live Demo\r\n\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\n \r\ndf = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=&#91;'a', 'c', 'e', 'f',\r\n'h'],columns=&#91;'one', 'two', 'three'])\r\n\r\ndf = df.reindex(&#91;'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])\r\n\r\nprint df&#91;'one'].isnull()\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\na  False\r\nb  True\r\nc  False\r\nd  True\r\ne  False\r\nf  False\r\ng  True\r\nh  False\r\nName: one, dtype: bool\r\n\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 2\r\n Live Demo\r\n\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\n\r\ndf = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=&#91;'a', 'c', 'e', 'f',\r\n'h'],columns=&#91;'one', 'two', 'three'])\r\n\r\ndf = df.reindex(&#91;'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])\r\n\r\nprint df&#91;'one'].notnull()\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\na  True\r\nb  False\r\nc  True\r\nd  False\r\ne  True\r\nf  True\r\ng  False\r\nh  True\r\nName: one, dtype: bool\r\n\u0420\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u044b \u0441 \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438\r\n\u041f\u0440\u0438 \u0441\u0443\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 NA \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a \u043d\u043e\u043b\u044c\r\n\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0441\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 NA, \u0442\u043e \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 NA\r\n\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 1\r\n Live Demo\r\n\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\n\r\ndf = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=&#91;'a', 'c', 'e', 'f',\r\n'h'],columns=&#91;'one', 'two', 'three'])\r\n\r\ndf = df.reindex(&#91;'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])\r\n\r\nprint df&#91;'one'].sum()\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\n2.02357685917\r\n\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 2\r\n Live Demo\r\n\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\n\r\ndf = pd.DataFrame(index=&#91;0,1,2,3,4,5],columns=&#91;'one','two'])\r\nprint df&#91;'one'].sum()\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\nnan\r\n\u041e\u0447\u0438\u0441\u0442\u043a\u0430 \/ \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445\r\n\u041f\u0430\u043d\u0434\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0434\u043b\u044f \u043e\u0447\u0438\u0441\u0442\u043a\u0438 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439. \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f fillna \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u00ab\u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c\u00bb \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f NA \u043d\u0435\u043d\u0443\u043b\u0435\u0432\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0430\u043c\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u044b \u0438\u043b\u043b\u044e\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0432 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0430\u0445.\r\n\r\n\u0417\u0430\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c NaN \u0441\u043a\u0430\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c\r\n\u0421\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0430\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442, \u043a\u0430\u043a \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u00abNaN\u00bb \u043d\u0430 \u00ab0\u00bb.\r\n\r\n Live Demo\r\n\r\n | \u041f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\r\n\u0420\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a \u043c\u043e\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439\r\n145 440 \u20bd\r\n4 692 \u20bd\/\u043c\u0435\u0441.\r\n\u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435\r\n\u0420\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a \u043c\u043e\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\n\r\ndf = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 3), index=&#91;'a', 'c', 'e'],columns=&#91;'one',\r\n'two', 'three'])\r\n\r\ndf = df.reindex(&#91;'a', 'b', 'c'])\r\n\r\nprint df\r\nprint (\"NaN replaced with '0':\")\r\nprint df.fillna(0)\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\n         one        two     three\r\na  -0.576991  -0.741695  0.553172\r\nb        NaN        NaN       NaN\r\nc   0.744328  -1.735166  1.749580\r\n\r\nNaN replaced with '0':\r\n         one        two     three\r\na  -0.576991  -0.741695  0.553172\r\nb   0.000000   0.000000  0.000000\r\nc   0.744328  -1.735166  1.749580\r\n\u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043c\u044b \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u043e\u043b\u044c; \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u043b\u044e\u0431\u044b\u043c \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c.\r\n\r\n\u0417\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c NA \u0412\u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0438 \u041d\u0430\u0437\u0430\u0434\r\n\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u0438 \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043e\u0431\u0441\u0443\u0436\u0434\u0430\u0435\u043c\u044b\u0435 \u0432 \u0433\u043b\u0430\u0432\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043c\u044b \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.\r\n\r\nSr.No\t\u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0438 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435\r\n1\t\r\n\u043a\u043e\u043b\u043e\u0434\u043a\u0438 \/ \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f\r\n\r\n\u041c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0412\u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\r\n\r\n2\t\r\nbfill \/ \u0437\u0430\u0441\u044b\u043f\u043a\u0438\r\n\r\n\u0417\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u043d\u0430\u0437\u0430\u0434\r\n\r\n\u043a\u043e\u043b\u043e\u0434\u043a\u0438 \/ \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f\r\n\r\n\u041c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0412\u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\r\n\r\nbfill \/ \u0437\u0430\u0441\u044b\u043f\u043a\u0438\r\n\r\n\u0417\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u043d\u0430\u0437\u0430\u0434\r\n\r\n\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 1\r\n Live Demo\r\n\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\n\r\ndf = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=&#91;'a', 'c', 'e', 'f',\r\n'h'],columns=&#91;'one', 'two', 'three'])\r\n\r\ndf = df.reindex(&#91;'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])\r\n\r\nprint df.fillna(method='pad')\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\n         one        two      three\r\na   0.077988   0.476149   0.965836\r\nb   0.077988   0.476149   0.965836\r\nc  -0.390208  -0.551605  -2.301950\r\nd  -0.390208  -0.551605  -2.301950\r\ne  -2.000303  -0.788201   1.510072\r\nf  -0.930230  -0.670473   1.146615\r\ng  -0.930230  -0.670473   1.146615\r\nh   0.085100   0.532791   0.887415\r\n\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 2\r\n Live Demo\r\n\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\n\r\ndf = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=&#91;'a', 'c', 'e', 'f',\r\n'h'],columns=&#91;'one', 'two', 'three'])\r\n\r\ndf = df.reindex(&#91;'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])\r\n\r\nprint df.fillna(method='backfill')\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\n         one        two      three\r\na   0.077988   0.476149   0.965836\r\nb  -0.390208  -0.551605  -2.301950\r\nc  -0.390208  -0.551605  -2.301950\r\nd  -2.000303  -0.788201   1.510072\r\ne  -2.000303  -0.788201   1.510072\r\nf  -0.930230  -0.670473   1.146615\r\ng   0.085100   0.532791   0.887415\r\nh   0.085100   0.532791   0.887415\r\n\u041e\u0442\u0431\u0440\u043e\u0441\u044c\u0442\u0435 \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\r\n\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u0442\u044c \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e dropna \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0441 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c \u043e\u0441\u0438 . \u041f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u043e\u0441\u044c = 0, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432\u0434\u043e\u043b\u044c \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438, \u0447\u0442\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0435 \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e NA, \u0442\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0432\u0441\u044f \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0430 \u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f.\r\n\r\n\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 1\r\n Live Demo\r\n\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\n\r\ndf = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=&#91;'a', 'c', 'e', 'f',\r\n'h'],columns=&#91;'one', 'two', 'three'])\r\n\r\ndf = df.reindex(&#91;'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])\r\nprint df.dropna()\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\n         one        two      three\r\na   0.077988   0.476149   0.965836\r\nc  -0.390208  -0.551605  -2.301950\r\ne  -2.000303  -0.788201   1.510072\r\nf  -0.930230  -0.670473   1.146615\r\nh   0.085100   0.532791   0.887415\r\n\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 2\r\n Live Demo\r\n\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\n\r\ndf = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=&#91;'a', 'c', 'e', 'f',\r\n'h'],columns=&#91;'one', 'two', 'three'])\r\n\r\ndf = df.reindex(&#91;'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])\r\nprint df.dropna(axis=1)\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\nEmpty DataFrame\r\nColumns: &#91; ]\r\nIndex: &#91;a, b, c, d, e, f, g, h]\r\n\u0417\u0430\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 (\u0438\u043b\u0438) \u043e\u0431\u0449\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\r\n\u041c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437, \u043c\u044b \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u043e\u0431\u0449\u0435\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c. \u041c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0434\u043e\u0431\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e, \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u0432 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u044b.\r\n\r\n\u0417\u0430\u043c\u0435\u043d\u0430 NA \u0441\u043a\u0430\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u044d\u043a\u0432\u0438\u0432\u0430\u043b\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u043c \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 fillna () .\r\n\r\n\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 1\r\n Live Demo\r\n\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\n\r\ndf = pd.DataFrame({'one':&#91;10,20,30,40,50,2000], 'two':&#91;1000,0,30,40,50,60]})\r\n\r\nprint df.replace({1000:10,2000:60})\r\n\u0415\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u2014\r\n\r\n   one  two\r\n0   10   10\r\n1   20    0\r\n2   30   30\r\n3   40   40\r\n4   50   50\r\n5   60   60\r\n\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 2\r\n Live Demo\r\n\r\nimport pandas as pd\r\nimport numpy as np\r\n\r\ndf = pd.DataFrame({'one':&#91;10,20,30,40,50,2000], 'two':&#91;1000,0,30,40,50,60]})\r\nprint df.replace({1000:10,2000:60})<\/code><\/pre>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":""},"categories":[109],"tags":[],"class_list":["post-3391","page","type-page","status-publish","hentry","category-python-pandas"],"jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/en\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/3391","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/en\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3391"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/en\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/3391\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3391"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3391"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bearloga.space\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3391"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}