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沙龙
2
回答
基于
另一个
DataFrame
中
的
最近
位置
填充
Pandas
DataFrame
中
的
缺失
值
、
、
、
、
我有一个类似如下
的
DataFrame
: import
pandas
as pddate = pd.date_range(start='2020-01-01',2020-01-01 01:00:00 NaN 2020-01-01 03:00:00 11.3 索引
值
是
位置
代码和一天
中
的
小时数我想用同一列在同一天和同一小时内
浏览 25
提问于2020-11-09
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何使用
最近
相邻年份
的
值
填充
Pandas
面板
的
缺失
值
?
、
在下面的示例
中
,我想使用1994
的
值
。SIC通常在所有年份都是相同
的
。在极少数情况下,它可能会随着时间
的
推移而变化。我有一个由25万个观察
值
组成
的
大小组。谢谢!
浏览 31
提问于2019-02-02
得票数 0
回答已采纳
2
回答
Pandas
.
DataFrame
interpolate() with method='linear‘和'nearest’返回不一致
的
后续NaN结果
、
、
我使用不同
的
方法探索
pandas
.
DataFrame
.interpolate(),linear和nearest,当尾部有
缺失
数据时,我发现这两种方法
的
输出不同。例如: import
pandas
as pd # version: '0.16.2' or '0.20.3' >>> a = pd.
DataFrame
({'col1': [np.nan, 1, np.nan='nearest
浏览 82
提问于2019-02-21
得票数 3
回答已采纳
1
回答
熊猫:使用`
DataFrame
.fillna`来填补`
DataFrame
.add`
缺失
的
值
?
、
、
DataFrame
.add(fill_value=my_value)方法允许向数据帧
中
添加,并选择用于替换
缺失
值
的
单个
值
my_value。另一方面,
DataFrame
.fillna在
填充
缺失
值
方面提供了更大
的
灵活性(例如,允许您在每列
的
最后一个有效
值
中
填充
拖尾
缺失
值
),但只能应用于已经存在<e
浏览 1
提问于2018-10-03
得票数 0
回答已采纳
3
回答
如何
填充
相对于来自另一列
的
值
的
缺失
值
、
、
我想用相对于国家
的
条件来
填充
缺失
的
值
:例如,我想用年龄
的
平均值来代替中国
的
缺失
值
,而对于美国,它是年龄
的
中位数。就目前而言,我不想触及欧盟
缺失
的
价值观。我怎么能意识到呢?在
dataframe
下面data = [['USA', ], ['EU', 15], [
浏览 4
提问于2020-01-13
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Python 2.7
中
处理NaNs
的
工具箱
、
是否有一个很好
的
工具箱来处理和分析Python2.7
中
缺少
的
值
?这里有一个很好
的
工具箱,可以在Python3.6
中
实现这一点(错过):https://github.com/ResidentMario/missingno 我需要用Python2.7工作。
浏览 0
提问于2018-06-16
得票数 2
回答已采纳
2
回答
Python
基于
现有级别
填充
缺失
数据
、
、
、
我使用熊猫并从SQL数据库
中
获取数据。 import
pandas
as pdticker_date = [('US',datetime.date.today()datetime.date.
浏览 1
提问于2017-12-13
得票数 2
回答已采纳
2
回答
如何通过按其他列
值
随机抽样另一列来
填充
列
中
的
缺失
值
、
、
、
我有一列缺少
的
值
,我想通过从源代码分布
中
随机抽样来
填充
这些
值
:import numpy as np0 21 0 12 21 1 34 21 1 4 target = pd.
DataFrame
来
填充
浏览 12
提问于2021-09-23
得票数 0
8
回答
如何计算
Pandas
dataframe
中
每行
缺失
值
的
数量?
、
如何获得
Pandas
dataframe
中
每行
中
缺失
值
的
数目。我希望将
dataframe
拆分为不同
的
数据格式,它们在每一行中都有相同数量
的
缺失
值
。 有什么建议吗?
浏览 0
提问于2016-07-07
得票数 31
回答已采纳
1
回答
Pandas
:从numpy数组
中
填充
dataframe
列
的
缺失
值
、
、
我有一个大小为k
的
numpy array,以及一个包含大小为n>k
的
列
的
pandas
数据帧,其中包含缺少
的
k
值
。有没有一种简单
的
方法来相应地
填充
numpy array
中
的
k个
缺失
值
(即
dataframe
列
中
第一个出现
的
缺失
值
对应于数组
中
的
下一个
浏览 6
提问于2018-02-06
得票数 3
回答已采纳
1
回答
Pandas
中
的
缺失
值
估算模式
、
、
、
我想要
填充
缺失
的
值
pandas
.
dataframe
.mode。我从this link得到了df.fillna(df.mode().iloc[0]),但是我不能理解mode
的
工作原理。我
的
数据集是一个分类数据集。 我还想知道在Weka
中
是否有任何方法可以使用mode来
填充
缺少
的
值
浏览 61
提问于2021-10-22
得票数 0
1
回答
基于
多列
DataFrame
的
Pandas
DataFrame
缺失
数据
的
填充
、
我有一个数据集,我正在尝试
填充
空白单元格。为此,我将两个列上
的
数据分组(使用groupby),然后在这些组
中
传播非NaN(即非空白)数据转发(ffill)和反向数据(bfill)。由于某些原因,本应在单独组
中
的
行在不应该
填充
的
情况下被
填充
。例如,在"B“列
中
,不应该更改"d”行,因为它应该位于自己
的
组
中
,没有其他行可从中获取数据。"g“也是一样
的
。然而
浏览 3
提问于2022-03-14
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何找到missing_mask?
、
、
我如何从缺少
值
的
数据帧
中
获取它?
浏览 25
提问于2019-03-14
得票数 0
1
回答
将熊猫
DataFrame
组合起来,使NaNs被覆盖
、
我有两个DataFrames,它们都有
缺失
值
(NaNs),并且包含
另一个
缺失
值
的
数据。我希望将它们组合在一起,以便从其他
DataFrame
中
填充
缺失
的
值
。下面是一个例子:df2 = pd.
DataFrame
({'
浏览 3
提问于2022-11-09
得票数 0
1
回答
基于
列python
的
重复行
、
在列、客户和站点中有一些
缺失
的
行。代码可以将相同
的
值
复制到丢失
的
单元格
中
,直到
另一个
单元格有相同
值
为止。与我
的
示例
中
的
例子一样,Customer和site有5个条目,其他列有15个条目,因此代码能够在col客户和站点上
填充
其他丢失
的
值
,以供参考。import
pandas
as pd df= pd.
DataFr
浏览 2
提问于2022-08-30
得票数 0
1
回答
填充
Pandas
DataFrame
图中
的
缺失
值
、
我有以下熊猫
DataFrame
:0 1 A 12M 24 3 M 5val使用枢轴
的
方式如下"Month") plt.xticks(arange(12), calendar.month_abbr[1:13], rotation=45
浏览 0
提问于2018-08-04
得票数 2
回答已采纳
1
回答
比较两个相似的数据并
填充
一个数据
的
缺失
值
、
、
、
、
所以我有两个数据格式,一个是一个数据字典
的
stocks['OPK'],
另一个
是简单
的
Pandas
df。下面是df
的
一个片段,df.loc['2010-01-04':, 'Open'],与其他
的
dataframe
相比,我很感兴趣。缺少
值
。由于这两个索引都是日期时间格式,所以我希望能够将stock['OPK'].Open与df.loc['2010-01-04
浏览 5
提问于2017-03-23
得票数 2
回答已采纳
2
回答
如何在缺少数据
的
情况下重组熊猫数据
、
、
、
如果我有一只熊猫
DataFrame
,它看起来是这样
的
: 0 02 24 46
浏览 2
提问于2016-11-24
得票数 3
回答已采纳
1
回答
在
pandas
数据帧上使用interpolate并得到"no axis named 1“错误
、
、
我希望使用插
值
函数在数据帧
中
插
值
总收入。我已经尝试更改我提供
的
插值参数,如下所示:useducation_df["TOTAL_REVENUE"TOTAL_REVENUE"].interpolate('nearest',1) useducation_df["TOTAL_REVENUE"].interpol
浏览 0
提问于2019-09-07
得票数 0
1
回答
Python
Pandas
DataFrame
填充
缺失
的
值
、
、
、
我有一个类似这样
的
数据帧和一些NaNs: 0 12 12.0 112.04 NaN 114.03 13.0 113.04 15.0 114.06 17.0 117.0这样索引4
中
的
NaN
值
就被其他非NaN行
中
的
索引4
值
填充
了?
浏览 13
提问于2018-01-29
得票数 1
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