我想使用method='bfill'和limit在pandas数据帧上实现fillna方法
df= df.fillna( method='bfill', limit=5)
但是我有以下错误
NotImplementedError: specifying a limit for fillna has not been implemented yet
我在这次讨论中发现了一个bug,但从那时起我就没有找到另一个答案。
我使用了关键字method,但它仍然不起作用
谢谢。
最好的
在pandas.fillna中,
method : {‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, default None
Method to use for filling holes in reindexed Series pad / ffill: propagate last valid observation forward to next valid backfill / bfill: use NEXT valid observation to fill gap
如何向后和向前填充值?似乎没有一种选择能做到这一点。
我想用同一组中的非NaN值替换Pandas DataFrame列中的NaN。在我的例子中,这些是地理坐标,由于某些原因,查找失败的数据点。例如:
df.groupby('place')
看起来像
place| lat | lng
-----------------
foo | NaN | NaN
foo | 1 | 4
foo | 1 | 4
foo | NaN | NaN
bar | 5 | 7
bar | 5 | 7
bar | NaN | NaN
bar | NaN | NaN
bar | 5 | 7
==> what I wa
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
问题是如何在熊猫数据栏中用最频繁的级别填充NaNs?
在R randomForest包中有选项:A completed data matrix or data frame. For numeric variables, NAs are replaced with column medians. For factor variables, NAs are replaced with the most frequent levels (breaking ties at random). If object contains no NAs, it is returned unaltered.
在Pa
我试图找出每行DataFrame中的第一个有效值和最后一个有效值之间的区别。
我有一个工作代码与for循环,并寻找更快的东西。下面是我目前正在做的一个例子:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(
np.arange(16).astype(np.float).reshape(4, 4),
columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
# Fill some NaN
df.loc[0, ['a', 'd