添加背景渐变的pandas样式选项非常适合快速检查输出表.但是,它可以按行方式或按列方式应用.是否可以立即将其应用于整个数据框？
编辑:最低工作示例:
df = pd.DataFrame([[3,2,10,4],[20,1,3,2],[5,4,6,1]])
df.style.background_gradient()
我想用NaN去掉一些记录.这非常有效:
df.dropna(axis=0, how='any',inplace=True)
但是,它会更改我的数据框的形状,并且索引不再均匀分布.因此,我想用这些行替换所有项目np.nan.有一个简单的方法吗？
我之前正在考虑重新采样数据帧dropna,但这似乎只能在规定的时间间隔内工作,而我宁愿使用原始索引.另一种方法是使用数据帧循环iterrows,但这也感觉很麻烦.
我有一个长的numpy数组，带有风向记录，unwrap在运行算法来检测数据中的跳跃之前，我试图使用numpy的数组。数据包含NaN，而numpy似乎无法处理此问题。一旦遇到一个NaN，所有随后返回的数据点unwrap也将转换为NaN。有没有解决的办法？
我认为我的问题可以归结为与此处发布的问题相同，但是只能得出结论，该错误与数据中的NaN有关，并且没有提供解决方案。