在dataframe列中填充字符串类型NA时出错
可能是由于以下原因之一：
- 列数据类型不是字符串类型：在填充字符串类型的NA之前，需要确保该列的数据类型是字符串类型。可以使用
df['列名'] = df['列名'].astype(str)将列转换为字符串类型。 - 列名拼写错误：请确保填充字符串类型的NA时使用的列名是正确的，注意大小写和拼写。
- NA值填充方法错误：填充字符串类型的NA时，可以使用
fillna方法。例如，使用df['列名'].fillna('NA')将该列中的NA值填充为字符串'NA'。 - 数据中包含其他非字符串类型的NA值：如果数据中包含除了字符串类型的NA值之外还有其他类型的NA值（例如数字类型的NA值），则在填充字符串类型的NA时会出错。在填充之前，可以先使用
dropna方法删除其他类型的NA值，然后再进行填充。 - 数据中包含缺失值：如果数据中存在缺失值（不仅仅是NA值），则在填充字符串类型的NA时可能会出错。在填充之前，可以先使用其他方法（例如插值法）来处理缺失值。
总结起来，解决在dataframe列中填充字符串类型NA时出错的方法是：确保列数据类型是字符串类型、正确使用列名、使用正确的填充方法、处理其他类型的NA值和缺失值。
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例如：
Column_1 column_2
null null
null null
234 null
125 124
365 187
and so on
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+-------+------+------------+
| name|gender| arr|
+-------+------+------------+
| James| M| [60000]|
|Michael| M| [70000, 31]|
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| Maria| F|[500000, 12]|
| Jen| | null|
+-------+------+------------+
我必
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RANDID BPMEDS PERIOD
26 16799 0.0 1
27 16799 0.0 2
28 16799
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root
|-- PassengerId: string (nullable = true)
|-- S
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[
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539
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目标是用从同一列中选择的随机数填充列中的NaN值。 我可以一次只处理一列，但在迭代数据框中的所有列时，我会遇到各种错误。当我使用"random.choice“时，我得到的是字母而不是列值。 df1 = df_na
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df1.iloc[j,i] = np.random.choice(df2.columns[i])
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浏览 454提问于2014-01-22得票数 277
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time Time1_high Price1_high Time2_high Price2_high Time1_low Price1_low Time2_low Price2_low
5 2019-04-22 00:02:00
6 2019-04-22 00:02:15
7 2019-04-22 00:02:30 2019-04
浏览 0提问于2019-05-13得票数 1
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python、pandas、dataframe、pandas-loc
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print(companies)
import re
re.findall("Tata Consultancy Services|TCS|Wipro|Infosys",companies)
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在最后一行中
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从总计为一列的行中删除NaN
pandas、dataframe、nan、drop
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使用函数比较pandas数据框列并返回列表
python、pandas、function、dataframe
我有一个熊猫数据帧，看起来像这样： Name A_x B_x C_x A_y B_y C_y
ab xyz 2 abc123 xyz 2 abc123
cd yza 2 def456 zab 1 NaN
ef zab 3 jkl012 abc 3 jkl012 我现在要做的是将列A_x与A_y、B_x与B_y以及C_x与C_y进行比较。我希望有一个函数，如果比较列中的值不匹配，则返回Name值，并返回具有相应名称的列表。 例如:当比较A_x和A_y时，我想得到一个这样的列表： list_A = ['cd','ef'] B_x与B_y的比较 list_B = [
浏览 27提问于2021-03-30得票数 1
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如何修剪和重塑数据帧？
python-3.x、pandas
我的df如下所示：
a b c d e f
1 na 2 3 4 5
1 na 2 3 4 5
1 na 2 3 4 5
1 6 2 3 4 5
如何裁剪和重塑数据帧，以使每一列的n/a都被删除，并且数据帧如下所示：
编辑；
df.dropna()正在删除所有行。
a b c d e f
1 6 2 3 4 5
这个数据帧有数百万行，我需要能够逐列删除n/a行，同时保留其中包含数据的行和列。
编辑；
df.dropna()正在删除列中的所有行。当我检查n/a的列是否为空时，df.column_name.empty()返回false。因此，在n/a的列中有数据
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从多列概念在pandas中的列中填充na
python、pandas
我喜欢在pandas dataframe中填充na，其中dataframe中的两列都在同一行上。 A B C
2 3 5
Nan nan 7
4 7 9
Nan 4 9
12 5 8
Nan Nan 6 在上面的数据框中，我希望将列A和列B都有Nan的行替换为“不可用”。 因此： A B C
2 3 5
Not available not available 7
4 7 9
Nan 4 9
12 5 8
Not available not available 6 我尝试了多种方法，但得到了不想要的结果
浏览 16提问于2020-10-12得票数 0
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