我有一个关于如何在pandas数据帧中填充missint日期值的问题。我发现了一个类似的问题( pandas fill missing dates in time series ) 但这并没有回答我的实际问题。 我有一个数据帧,看起来像这样: date amount person country
01.01.2019 10 John IT
01.03.2019 5 Jane SWE
01.05.2019 3 Jim SWE
01.05.2019 10
因此,对于文档,fillna value参数可以是以下之一:
value : scalar, dict, Series, or DataFrame
Value to use to fill holes (e.g. 0), alternately a dict/Series/DataFrame of values specifying which value to use for each index (for a Series) or column (for a DataFrame). (values not in the dict/Series/DataFrame will not be f
这是数据
我需要的是,如果 be 列值是Nan,则在Disease列中应将其填充为0
如果 be 列值是Nan以外的任何值,则应在Disease列中将其填充为1
我已经尝试过了,
if a['Beat'].value('NaN'):
a['Disease'].fillna(0)
else:
a['Disease'].fillna(1)
也试过这个
if a['Beat']=='NaN':
a['Disease'].fillna(0)
else:
我有一个表,如下:
Sample X Y Z P
A CAT DOG
B
C CAT TIGER
D RAT
我想用值1填充单元格,用0填充空单元格。而预期输出是
Sample X Y Z P
A 1 0 0 1
B 0 0 0 0
C 0 1 1 0
D 1 0 0 0
我用过
用0填充空单元格的df.fillna(0)。如
假设我有一个向量ValsHR,它看起来像这样: valsHR=[78.8, 82.3, 91.0] 我有一个数据帧MainData Age Patient HR
21 1 NaN
21 1 NaN
21 1 NaN
30 2 NaN
30 2 NaN
24 3 NaN
24 3 NaN
24 3 NaN 我希望填充NaNs,这样valsHR中的第一个值将只填充患者1的NaNs,第二个值将填充患者2的NaNs,第三个值将
我使用 2.0.0rc2验证HTTP请求上的输入数据,并在HTTP响应上将SQLAlchemy模型加载到JSON。我偶然发现了两个问题:
首先,在HTTP请求中从JSON加载数据时,我希望将所有缺失字段填充为None,以正确地覆盖SQLAlchemy中的数据。现在我正在使用以下代码:
for name, field in schema.fields.iteritems():
if field.missing == ma.missing:
schema.fields[name].missing = None
它可以工作,但我认为它是被窃听的,因为我正在处理附加到Schem
我想结合sklearn的估算和熊猫的填充来填充丢失的数据。这就是我的dataFrame,df的样子
FeatA FeatB FeatC FeatD
B A B D
NaN NaN NaN NaN
A A B C
NaN A A A
NaN B A A
我希望使用Ffill填充只包含NaN (例如第2行)的行,并使用前面的值。
如果行只包含几个NaN,例如,如果至少有一个值,则使用估算来用行中最频繁的值填充NaN。
我使用一个LabelE
大熊猫巨蟒中ApplicantIncome、CoapplicantIncome、LoanAmount、Loan_Amount_Term列识别和替换异常值的最佳方法是什么。
我尝试使用海运盒图的IQR,并试图确定出口和填充NAN记录后,采取了ApplicantIncome的手段,并填充了NAN记录。
试着采取以下组合列(前)组:性别、教育、自营职业、Property_Area
在我的数据中有下面列
Loan_ID LP001357
Gender Male
Married NaN
Dependents
我得到了这个美国警察枪击数据集,其中许多age为空。也给出了每个人的race和gender。
以下是一个示例:
df[['age', 'race', 'gender']].sample(10)
>>>
age race gender
id
705 27.0 B M
657 23.0 W M
2307 34.0 W M
7529 34.0 NaN M
5871 28
在下面的场景中,我需要用另一个列值填充我的空列值。 my.csv country newCountry
France Argentina
Uruguay
Germany Ireland 所需输出: country newCountry
France Argentina
Uruguay Uruguay
Germany Ireland 我的代码: df.loc[df['newCountry'] == '', 'newCountry'] = df['country']
我正在对在特定时间范围内联合在一起的多个表运行查询。
在过去,“模式”中不存在特定的字段,但大约在该时间范围的中途,该字段开始存在并开始填充数据。
有没有一种方法可以有条件地选择它,否则就用值任意填充一个命名字段?
如下所示:
SELECT
(CASE WHEN exists(my_field) THEN my_field ELSE "0" END) as "my_field"
FROM <somewhere>