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我有一个pd数据系列，如下所示。由于某些原因，到2018-07-26 13:30:00 ~ 2018-08-03 15:45:00没有数据 13 2018-03-13 16:40:00 12 12.0745 12.07 0230002 ....
… 我想用0填充这些空格，并像这样尝试"pandas.Series.asfreq“ df1= df.asfreq(&q
浏览 16提问于2019-04-21得票数 2
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我正在处理一个具有500 K观测值的大型面板数据集(纵向数据)。目前，我正在尝试使用每个变量的时间t的平均值来填充丢失的数据(最多为30%的观测数据)。(我之所以不用总体平均值填充数据，是为了避免只在以后某个时候才能使用数据所产生的前瞻性偏差。)
我编写了以下函数来完成这项工
浏览 1提问于2019-10-20得票数 2
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我有一个包含多列和缺失数据的dataframe：1 of 2 NaN NaNUnit# Mile Direction2 of 2 228.7mi Up1 of 3 227.7mi Down
2 of 3 227.7mi Dow
浏览 0提问于2018-08-27得票数 1
我需要用Python创建一个"NaT“( float('NaN')的模拟，但随时间而来)。这可以在Python或使用datetime库中本地完成吗？多么?我知道numpy和pandas可以这样做(或者类似的事情)，但是我觉得如果我需要为此导入一个库，那么应该是datetime，而不是numpy或pandas。
浏览 11提问于2022-01-27得票数 6
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我正在阅读一堆CSV文件(随着时间的推移测量水位的数据)来对它们进行各种分析和可视化。由于无法控制的各种原因，这些时间序列经常会丢失数据，因此我做了两件事：Rlength = len(RainD) # Counts everything, including NaNRcount = RainD.count() # Counts only valid numbers如果
浏览 2提问于2015-03-12得票数 20
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第三列显示每个用户从04/01/2019至04/30/2019期间的时间数据。对于一些用户来说，有些日子已经过去了。我能做些什么来保持每个用户的月范围，在剩下的列中填充零？
浏览 0提问于2021-06-03得票数 0
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下面是我的dataframe的一部分，它有许多缺失的值。例如，在( a )列中，缺少日期16、17、18和19的值。下一个值是“4”对20。我希望这个值(列中的下一个不缺失的值)分布在所有这些日期之间，包括20天，并且以10%的递增值递增。即，列(A，a)获得.655、.720、.793、.872和.96的值，大约用于日期16、17、18、19和20。对于跨行的所有缺失值，这将是所有列的方法。我尝试使用</e
浏览 0提问于2021-04-16得票数 2
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我试图在不丢失最后一行的情况下向下移动.csv中的某些行。如果您使用df.shift(1)，它将返回移位的数据，删除最后一行数据。我想要的是在不丢失最后一行数据的情况下进行转换。原件(数据)：example2,example2在data.shift(1)之后会发生什么example1,Na
浏览 1提问于2022-06-25得票数 2
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我有以下一天发生的销售数量的时间序列数据集作为pandas数据框架。date, sales20161225,220161231,8
现在，如果我必须在这里包含丢失的数据点(即，丢失的日期)和一个常量值(零)，并想让它看起来像下面这样，我如何使用Pandas高效地执行此操作(假设数据
浏览 5提问于2017-01-10得票数 1
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我有两个具有重叠列和索引的pandas.DataFrame，如
X.fill_from(Y) A B 0 A0 B0 1 A1 B1 2 A2 B2 3
浏览 3提问于2016-06-13得票数 0
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我有一组numpy 2d数组，它们都有一个共同的轴，我希望把它们放在同一张‘表’上。np.loadtxt('file',unpack=True,dtype='str')从这些数组中，a，b，c，d都是时间，a1，b1，c1和d1是不同事物的值。我还希望将NAN值放在没有来自数组的值的位置。例如，最终我将得到一个类似于下面的表格。在pyt
浏览 3提问于2016-05-08得票数 0
我正在尝试将丢失的工作日插入到Pandas时间序列数据中。插入的工作日必须在每个数据列中都有NaN值。当我在中尝试答案时，新的行中填充了0而不是NaN。为了说明： 'date': ['2022-10-06', '2022-10-11'], # Thursdaynum
浏览 5提问于2022-10-10得票数 1
嗨，我有来自全年太阳辐射传感器的每小时分辨率的数据。一些小时的数据丢失了，需要在24小时前用值填充。因为第二天的太阳辐射几乎是一样的。数据的示例图是缺少的数据如下所示
我学到的填充代码如下所示
df =pd.read_excel('ffill
浏览 0提问于2017-06-21得票数 2
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我有一个带有时间戳列的pandas数据帧。为了便于讨论，我们可以假设第一行和第二行的时间戳之间的距离始终是正确的距离，所有其他行的间距应该相等。我想知道如何为从第二行到最后一行的每个丢失的时间步添加一个空行，从而能够连续添加多个丢失的行。我想要保留我已经拥有的所有数据，并且只添加空白行，其中有
浏览 1提问于2019-11-27得票数 1
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数据中缺失的值
、、、、
我曾经经历过，大多数数据集都包含缺失的值，这使我们的任务变得有些困难。
请让我知道如何有效地填充那些缺失的值？是否有任何特定的技术来处理丢失的值？
浏览 0提问于2017-08-31得票数 5
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我在我的网站上缓存推文(有30分钟的过期时间)。当缓存为空时，第一个发现的用户将重新填充它。 但是，此时Twitter API可能会返回200。在这种情况下，我想将之前的数据再延长30分钟。但是之前的数据已经丢失了。 因此，我想要重新填充缓存，比如，在过期时间之前5分钟，这样我就不会丢失任何日期。 那么，在使用php的memca
浏览 1提问于2010-03-15得票数 4
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我使用的是时间序列和丢失的数据。时间序列仅为升序。这是逐时时间序列。我正在使用Python和Pandas。我使用了以下方法：
data.interpolate(method="time",limit_area=&quo
浏览 0提问于2019-07-19得票数 0
使用这个小例子，我试图整理出熊猫的命令，这些命令将使用一年中的那一天的平均值(因此使用.groupby)来使用条件来填充丢失的日子。例如，如果4月12日丢失了，如何修改最后一行代码，以便只使用最近的10个4月12日来填充丢失的值？换句话说，在1915年至1925年之间使用4月
浏览 3提问于2021-02-17得票数 0
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我在Pandas中加载了一个200,000 x 500的dataframe。有没有函数可以自动告诉我哪些列缺少数据？或者我必须遍历每一列并逐个检查元素？一旦我发现一个缺失的元素，我如何定义一个自定义函数(基于列名和同一行中的一些其他数据)来进行自动替换。我看到了fillna()方法，但我不认为它接受(lambda)函数作为输入。
谢谢!
浏览 0提问于2012-07-24得票数 6
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