我正在尝试根据组ID逐行填充NaN值。 我尝试使用fillNA,使用向前和向后填充选项,但fillNA函数不会逐行填充数据帧。此外,我希望在填充NaN值之前确保公司匹配。在本例中,使用正向填充将导致公司"Pear“填充来自公司"Banana”的数据。 appended = appended.sort_values(by=['Company','Intro'],na_position='last')
appended = appended.reset_index(drop=True)
for i in appended.inde
我正在尝试使用pandas dataframe和Python将数据填充到Excel工作表中,使用下面的代码片段,但单元格没有获得适当的背景色。
dfList = []
def color_cells(val):
print(val,type(val))
if val < 0:
return ['background-color: red']
else:
return ['background-color: green']
for index in args.indices:
indexDF
我有一个有几列的数据帧,每一列都有二进制值。对于每一列,我都有一个numpy数组,其中一些值与该列的长度相同。 我需要用numpy数组填充列,但有一个条件:仅当dataframe列中的值为0时才填充,如果它不是1,则不从numpy数组填充。 使用for循环,我会得到如下结果: for col in df.columns:
for i in df[col]:
if df.loc[i,col] == 0:
df.at[i,col] = arr[i,col]
else:
continue 然而,这很慢,而且我的数据帧有点大(10k行* 180列),我正
我正在申请google+登录在我的网站。但是,当我将数据发送到我的服务以保存在数据库中时,它会给出以下错误:
Uncaught :阻止具有原始"http://localhost"的帧访问具有原始"“的帧。请求访问的帧具有"http“协议,所访问的帧具有"https”协议。协议必须匹配。
我的代码是:这个函数填充文本框中的值。这些值被正确地填充了。
function signinCallback(authResult) {
if (authResult['status']['signed_in']) {
ga
我想在熊猫数据帧中填充一个固定长度的列,其中包含字典中的值,使用列表理解。
字典将几乎所有唯一值对应的键从数据帧的现有列映射到某些值。关键的是,并不是所有的唯一值都包含在字典中。在这种情况下,我想把熊猫-本地零值,NaN。这样,我的新列表可以与数据帧中的列长度相同。
我尝试在列表理解中使用if-else结构,如下所示:
df['col_B'] = [d[key] for key in df['col_A'].values if key in d else NaN]
对于字典中没有键值对的行,我希望得到一个完全填充的NaN列。但我得到了以下错误:
SyntaxEr
我刚接触R,正在尝试根据bmi列中提供的数值在我的数据框dat中填充一个列bmi_cat。然而,它使用"Normal“填充所有的bmi_cat,即使这是不正确的。数据帧中的最后一个bmi值在正常范围内,所以我怀疑它会不断地用最新的结果更新整个bmi_cat。然而,我不确定为什么。有谁能指出我的方法中的错误吗? for (num in 1:nrow(dat)){
if (dat$bmi[num] <= 18.5) {
dat$bmi_cat[num] <- "Underweight"
} else if (dat$bmi[num] &g
我有一个数据帧,看起来像这样 a b z
1 NULL NULL ... 1
2 NULL 1 ... NULL
3 1 NULL ... NULL 第一列始终是填充的,并且在它的右侧还有许多其他列。在列A到Z中,一列被填充,其余的不被填充。 我想把这个数据帧转换成一个两列的数据帧,在第二列中包含从a列到z列的标题。上面的例子将被转换成这样。 The_Column
1 z
2 b
3 a pandas.melt()函数接近于我所需要的,但它不处理空值。我只关心B到Z列中填充的一个单元格。 有没有一种优雅的方法来处理这个问题?
我正在尝试将fillna(0)方法应用于一组数据帧,但是似乎for循环并没有做到这一点。实际上,我在一个列表中有4个数据帧,如下所示 Tox=[toxsnaus,toxvom,toxwt,toxanor] 现在,这个列表中的每个数据帧都有一些我想用零填充的NaN值,但是当我尝试用for循环填充它们时 for tx in Tox: #fill all nans
tx=tx.fillna(0) 这实际上不会替换这些值,而只是在循环迭代中更改tx的值。我如何获得它,以使填充to (0)实际应用于数据帧,而不是迭代器tx? 谢谢
? 尝试填充具有NaN值的数据帧中的平均值。只需要为某些行填充数据帧,而不是所有行。 样本数据集 A b c
0 100 52 555
1 25 144 552
2 NaN 555 555
3 323 NaN 785
4 515 551 125
5 741 471 Nan
6 111 Nan Nan 在这里,我只需要填充第5行和第6行的值,并使用它们各自列的平均值,应该忽略第3行和第4行。
我有一个熊猫数据帧,我正在尝试获取到用于填充同一数据帧中的一行nan值的行的距离。
为了详细说明,假设我有以下数据帧(df),它包含2行nan值,
A B C
0 0.0 0.0 0.0
1 1.0 2.0 3.0
2 NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN
使用forward fill df.fillna(method='ffill'),我得到了以下数据帧,
A B C
0 0.0 0.0 0.0
1 1.0 2.0 3.0
2 1.0 2.0 3.0
3 1.0 2.0
尝试用数组填充熊猫数据帧(假设np.zeros(200))。 如果我们想用一个值填充一个pandas数据帧: for col in df.columns:
df[col].values[:] = 2 它工作得很好,但使用以下命令也是如此: for col in df.columns:
df[col].values[:] = np.zeros(200) 不会起作用。 我不明白为什么抛出错误(无法将输入数组X传播到形状Y中),因为我认为我是单独填充数据帧的每个值,因此在我看来形状并不重要。
我有两个具有不同索引和列的数据帧df_1和df_2。但是,有一些索引和列重叠。
我用索引和列的联合创建了一个数据帧df:因此没有重复的索引或列。
我想用以下方式填充dataframe df:
for x in df.index:
for y in df.columns:
df.loc[x,y] = df_1.loc[x,y] if (x,y) in (df_1.index,df_1.columns) else df_2.loc[x,y]
有人能告诉我一种有效的方法吗?
谢谢!
我想检查数据帧的第二列是否为空值,并相应地填充第三列,称为"label“。
数据框架如下:
col1 col2 label
hello there both filled
this that both filled
start "" col2 empty
我正在尝试这样做:
for (i in nrow(dataframe)) {
if (isTRUE(dataframe[i,c('col2')] == "") == TRUE)
{ dataframe[i,]$label <- "b
这是我想做的一个例子:
history=Dataframe()
range= 40
for k in range (range):
epochs=k+1
loss=np.random.rand(k+1,1)
history[k]=loss
这将用loss数组填充k列的Dataframe。
问题是,对于下一次迭代,loss比前一次迭代中的更大,在后面的迭代中也更大。
因此,数据帧索引之间存在冲突:
raise ValueError('Length of values does not match length of ' 'index')
V
我正在尝试摆脱数据帧中的NaN值。我希望根据列中值的分布来填充缺少的值,而不是用平均值填充NaN或做填充。换句话说,如果一列有120行,其中20行是NaN,80行包含1.0,20行包含0,0,我想用1填充80%的NaN值。
为此,我创建了一个函数:
def fill_cr_hist(x):
if x is pd.np.nan:
r = random.random()
if r > 0.80:
return 0.0
else:
return 1.0
else:
r
我正在尝试基于一系列if条件在Pandas DataFrame中添加和填充列。我的代码如下所示 df['E'] = (('Text1;' if df['A'] else '') + ('Text2;' if df['B'] else '')) + ('Text3;' if df['C'] else '') 数据帧看起来像这样 A B C D
TRUE FALSE FALSE
如果我有一个这样的数据帧: A
0 Ascent
1 NaN
2 NaN
3 Descent
4 NaN
5 Ascent 如何填充单词之间的值,使'Ascent‘和'Descent’之间的NaN值填充为'Above‘,而'Descent’和'Ascent‘之间的NaN值填充为'Below’。这样我就可以得到这样的Pandas数据帧: A
0 'Ascent'
1 'Above'
2 'Above'
3 'D