我有一个csv文件并且有v3列,但该列有一些'nan'行。 我怎么能除了行。
dataset = pd.read_csv('mypath')
enc = LabelEncoder()
enc.fit(dataset['v3'])
print('fitting')
dataset['v3'] = enc.transform(dataset['v3'])
print('transforming')
print(dataset['v3'])
print('end')
编辑:V3列有A,C,B,A,C,D ,,, A,S,就像那样,我想把它转换成(1,2,3,1,2,4 ,, ,1,7)
答案 0 :(得分:12)
使用~isnull()掩盖nan值:
mask = ~dataset['v3'].isnull()
dataset['v3'][mask] = enc.fit_transform(dataset['v3'][mask])
另一种方法是使用pandas.factorize函数,该函数自动处理nans(将它们指定为-1):
dataset['v3'] = dataset['v3'].factorize()[0]