如何根据值在一列中填充NaN两个不同的列
在一列中填充NaN两个不同的列，可以通过以下步骤实现：
- 导入所需的库：首先，导入需要使用的库，如pandas。
import pandas as pd- 创建数据框：创建一个包含NaN值的数据框，其中包含需要填充的列和目标列。
data = {'Column1': [1, 2, 3, None, 5],
'Column2': [None, 6, None, 8, 9],
'Column3': [10, None, 12, 13, None]}
df = pd.DataFrame(data)- 填充NaN值：使用pandas的fillna()函数，根据指定的条件填充NaN值。在这种情况下，我们可以使用列1的值填充列2中的NaN值，使用列3的值填充列2中的NaN值。
df['Column2'].fillna(df['Column1'], inplace=True)
df['Column2'].fillna(df['Column3'], inplace=True)- 查看结果：打印数据框，查看填充后的结果。
print(df)完整的代码如下：
import pandas as pd
data = {'Column1': [1, 2, 3, None, 5],
'Column2': [None, 6, None, 8, 9],
'Column3': [10, None, 12, 13, None]}
df = pd.DataFrame(data)
df['Column2'].fillna(df['Column1'], inplace=True)
df['Column2'].fillna(df['Column3'], inplace=True)
print(df)这样，根据值在一列中填充NaN两个不同的列的操作就完成了。请注意，这只是一种示例方法，具体的操作可能因数据的结构和需求而有所不同。
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2回答
理解雪橇的KNNImputer
、、、、
我查看了它的文档，上面写着
每个样本的缺失值都是使用训练集中发现的n_neighbors最近邻的平均值来估算的。如果两个都不缺少的特征接近，则两个样本是接近的。
现在，在玩玩具数据集，即
>>>X = [[1, 2, nan], [3, 4, 3], [nan, 6, 5], [8, 8, 7]]
>>>X
[[ 1., 2., nan],
[ 3., 4., 3.],
[nan, 6., 5.],
[ 8., 8., 7.]]
我们制作了一个KNNImputer如下：
imputer = KNNImputer
浏览 2提问于2020-05-12得票数 5
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具有以下示例：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({ 'Column A' : ['null',20,30,40,'null'],'Column B' : [100,'null',30,50,'null']});
我需要一个Python函数，它接受两列并对它们进行比较：
如果某一列是缺少的值，则从另一列填充它。
如果这两个值都是'NULL'，则保留'NULL‘。
在不同值(不一致)的情况下，将两个值替换为“NU
浏览 4提问于2016-03-09得票数 3
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1回答
我有下面的熊猫DataFrame，它包含两列。第一列是包含缺失值(NaN值)的原始值，第二列是为填充第一列中的NaN值而缺少的计算结果。如何在用填充值显示原始值的同一图中绘制这两列，如下图所示：
Data=pd.DataFrame([[3.83092724, np.nan],
[ np.nan, 3.94103207],
[ np.nan, 3.86621724],
[3.48386179, np.nan],
[ np.nan, 3.7430167 ],
[3.2382959 , np.
浏览 0提问于2020-06-24得票数 1
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1问题
我在练习。问题60询问如何判断给定的2D数组是否有空列？
我想知道它是否要求检查一个满为0的列，还是用nan填充的一列？
我找到了2种解决方案
如果空列表示值都等于0的列，则此答案满足。
# Author: Warren Weckesser
Z = np.random.randint(0,3,(3,10))
print((~Z.any(axis=0)).any())
它使用了any()的一个技巧。注意到如果数组中的某个值不等于0，np.array().any()将返回True。例如：
np.array([0,-1,0]).any()
[Out]: True
但是，如果空列表示值都等于n
浏览 1提问于2019-04-30得票数 1
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2回答
我有一个初始列，没有丢失数据(A)，但有重复的值。如何用缺失的数据填充下一列(B)，使其被填充，并且左侧的列始终在右侧具有相同的值？我也希望其他列保持不变(C)
例如，这就是我所拥有的
A B C
1 1 20 4
2 2 NaN 8
3 3 NaN 2
4 2 30 9
5 3 40 1
6 1 NaN 3
这就是我想要的
A B C
1 1 20 4
2 2 30* 8
3 3 40* 2
4 2 30
浏览 14提问于2020-02-12得票数 1
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我想将数据从一列复制到同一df中的另一列。我使用copy来做这件事，它起作用了，问题是我从两个不同的列给相同的列赋值，它重叠了。下面是一个例子 ? 我想在col1列中复制信息，从id1列中复制信息，然后在空单元格中复制测试列中的信息，而不删除/重叠从id1列粘贴的值 输出应如下所示： ? 我可能有更多的列，比如id1和测试来填充像col1这样的列(最多5列)。有没有办法做到这一点？
浏览 43提问于2021-02-03得票数 0
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我有一个与此类似的数据格式：
df1 = pd.DataFrame({'product': ['widget1', 'widget1', 'widget1', 'widget2', 'widget2', 'widget3', 'widget3', 'widget4'],
'group': ['group1', 'group1', '', 'group1
浏览 1提问于2021-03-07得票数 1
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我有一个包含多个列的dataframe，其中两个列的名称相同(“mobilephone”)，一些值是空的，有些值是空的，但是有两个列中总会有一个填充一个电话号码：
mobilephone mobilephone
0 999000111 999000111
1 999000222
2 999000333
3 999000444
浏览 2提问于2022-11-02得票数 1
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我有这个数据：
a b c d
1 NaN 1 2
NaN 1 3 4
3 NaN NaN 5
我需要根据column d的值替换每行中的空值。
产出应是：
a b c d
1 2 1 2
4 1 3 4
3 5 5 5
我试过这样的方法，但都没有用：
df.fillna(df.d, inplace= True)
df.iloc[:].fillna(df.d, inplace= True)
df.replace(np.NaN, df.d, inplace=True)
我有太多的列，所
浏览 0提问于2019-08-27得票数 2
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6回答
如果我有一个包含多列['x', 'y', 'z']的dataframe，如何转发只填充一列'x'？或一组列( ['x','y'] )
我只知道怎么用轴心来做。
浏览 5提问于2014-11-19得票数 56
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熊猫数据柱中NaN细胞的变化
、、、、
如何用列类型的空值填充熊猫数据中的所有NaN值。例如，我有两个列- "Name“- str，"Age”- int。我想用“名称”填充“NaN”中的所有单元格，用0填充"Age“中的所有NaN。熊猫有办法实施它吗？我可以分别为“姓名”和“年龄”这样做，但我想让熊猫自己决定列的类型，并根据这种类型将NaN改为“任一种”。提前谢谢你。
浏览 5提问于2022-11-22得票数 0
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我有两个数据帧。一个是主数据帧，另一个是用来填充我的主数据帧的。
我想要的是根据另一列填充一列，而不更改其他列。
这是master df的示例
| id | Purch. order | cost | size | code |
| 1 | G918282 | 8283 | large| hchs |
| 2 | EE18282 | 1283 | small| ueus |
| 3 | DD08282 | 5583 | large| kdks |
| 4 | GU88912 | 8232 | large| jdhd |
| 5 | Na
浏览 0提问于2020-06-16得票数 1
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我有一个住房数据框架： ? 价格列中缺少值的位置。我希望通过各自郊区的平均价格来填充缺失的值。 这是我的代码，用来填写同一列的平均价格： all_housing_df['Price'].fillna(all_housing_df['Price'].mean()) 如何填写各郊区的均价？
浏览 23提问于2021-04-11得票数 2
我的dataframe包含数百个列。幸运的是，它们可以分为两大类，每组都有固定的列名。第1组包含Pdc、Pdc.1、Pdc.2列.250号。第2组包括Pac，Pac.1，Pac.2 .Pac.250。请注意，每个组的第一列没有后缀号。
我希望使用以下规则填充所有NaN (无论它们在哪里)：
组1的任何列(目标列和行)中的任何行中的NaN都要用组2中的列的值填充，其顺序(源列和行)是目标列的平均值除以源列的平均值。
为了简单起见，例如，如果NaN位于Pdc.25行第10行(第1组)，则应通过以下方式填充：
Pdc.25第10行= Pac.25第10行*(平均Pdc.25 /平均Pac.25)
如
浏览 2提问于2019-02-22得票数 1
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4回答
我有一个Pandas Dataframe，它有一些缺失值。我想用一些不会影响统计数据的东西来填充缺失的值，这是我将对数据执行的操作。 举个例子，如果在Excel中，你尝试对一个包含5个单元格和一个空单元格的单元格求平均值，那么平均值将是5。我希望在Python中也是如此。 我尝试用NaN填充，但是如果我对某一列求和，例如，结果是NaN。我也尝试用None填充，但得到了一个错误，因为我对不同的数据类型求和。 有人能帮忙吗？提前谢谢你。
浏览 25提问于2019-02-11得票数 0
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1回答
我有一个矩阵A，我想在每一列中填充NaNs，直到遇到一个数值为止。
示例
A =
[ 0 0 0
0 0 6
5 7 0]
应该是
A =
[NaN NaN NaN
NaN NaN 6
5 7 0]
有没有一种方法可以将这个问题向量化，而不是在两个for循环步骤中完成它？
谢谢你的帮忙!
浏览 3提问于2014-09-11得票数 1
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1回答
各位，
我使用tabula-py转换了一个PDF，由于格式(每个名称单元格中有两行名称)，我得到了以下内容：
col1 name doc col4 col5 col6
XXX John Doe XXX XXX XXX XXX
NaN Jane Way YYY NaN NaN NaN
我希望将带有NaN的行中的两个填充列转换为前几行的新列(可能是name2和doc2 )。如下所示：
col1 name doc col4 col5 col6 name2 doc2
XXX John Doe XXX XXX XX
浏览 4提问于2022-05-06得票数 0
我有一个嵌套字典，子字典使用列表：
nested_dict = {'string1': {69: [1231, 232], 67:[682, 12], 65: [1, 1]},
`string2` :{28672: [82, 23], 22736:[82, 93, 1102, 102], 19423: [64, 23]}, ... }
子字典的列表中至少有两个元素，但可能有更多的元素。
我想把这本字典“展开”成一个熊猫DataFrame，第一个字典键有一列(例如‘string2 1’，‘string2 2’，.)，子目录键有一列，列表中的第一项有一列，下一项有一列，等
浏览 5提问于2017-12-15得票数 5
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我有一个时间戳如下。
Time =
243.0000
243.0069
243.0139
243.0208
243.0278
243.0347
243.0417
243.0486
243.0556
243.0625
243.0694
243.0764
243.0833
243.0903
243.0972
243.1042
243.1111
243.1181
243.1250
243.1319
243.1389
243.1458
243.1528
243.1597
243.1667
243.
浏览 4提问于2013-09-30得票数 0
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1回答
目前，我有一个252x11双数据矩阵，其中每一列都是一个单独的时间序列。但是，有些数据丢失了，为了填充这些数据，我想进行插值，因为我以后需要使用一种不需要空白或NaNs的算法。我该怎么做呢？
浏览 2提问于2014-04-14得票数 0
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1回答
基于其他列的条件填充空值
、、、
我希望根据第二列的值填充第一列中的空值。(例如)
表示col2中的"Apples“，在col1 中的”蔬菜“中，在南的值应该是12，在col2中的值应该是134，而在col1中的值应该是134。
对于每个描述，第一列中都有一个特定的代码(编号)。我需要以某种方式绘制地图。
(忽略。(圆点)
我所能想到的就是制作一本代码字典并替换为null，但这是非常硬编码的。
有人能帮忙吗？
col1. col2
12. Apple
134. Vegies
23. Oranges
Nan. Apples
Nan. Vegies
324. Sugar
浏览 2提问于2020-04-16得票数 0
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我目前有以下数据帧
| Number | Number | Name | Name | Country | Country |
| ------ | ------- | ---- | ---- | ------- | ------- |
| 1 | Nan | Bob | Nan | USA | Nan |
| 4 | Nan | Nan | Nan | India | Nan |
| Nan | 12 | Joe | Nan | Nan | China |
| Nan |
浏览 0提问于2021-12-01得票数 0
我正在尝试创建一个包含来自两列的一些数据的字典。我需要的信息在不同的行中，所以我尝试填充第一列上的空行，然后我尝试添加这两列，但不起作用。当我尝试追加时，第一列填充了'NaN‘。 有没有人有别的办法来解决这个问题？提前感谢 我的意图是得到这样的结果： {'Group A' : ['Z', 'A', 'S', 'X', 'C', 'D', 'E', 'V', 'F], 'Group B': ['A', &
浏览 22提问于2020-06-19得票数 0
1回答
我希望在旧数据帧的基础上创建新的数据帧，这样只会有超过列平均值的值。我的问题是，当然，每一列都有不同的平均值，我不想单独计算它，然后用不同的值来剪裁每一列。我尝试了双循环，因为有不同的行数和列数，但没有成功。例如，我有以下数据帧：
a b c
4 5 6
1 2 3
7 9 2
3 6 8
我计算每一列的平均值，然后我想用大于相应列平均值的值创建新的dataframe，因此：
a1 b1 c1
4 9 6
7 6 8
我甚至不确定这是否可能，因为新数据帧中的列可能会有不同的维度，但也许我们可以用NaN填充缺失的条目？我不确定正确的解决方案应该是什么。
浏览 0提问于2018-02-09得票数 1
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3回答
我知道如何在同一列的行中填充值。但是，当您需要在dataframe中的某些多列中填充值时，如何做到这一点呢？
下面是一个例子：
初步发展基金：
import pandas as pd
inidf = [('Prod', ['P1', 'P2']),
('A', ['1', '1']),
('1', ['', '40']),
('2', ['10', '60']),
('3', [&
浏览 1提问于2017-08-13得票数 2
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给定一个数据集，如下所示： city value1 March April May value2 Jun Jul Aut
0 bj 12 NaN NaN NaN 15 NaN NaN NaN
1 sh 8 NaN NaN NaN 13 NaN NaN NaN
2 gz 9 NaN NaN NaN 9 NaN NaN NaN
3 sz 6 NaN NaN NaN 16 NaN NaN NaN 我想
浏览 37提问于2021-02-28得票数 1
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我有一个熊猫数据栏，有10列，我想填充除一列之外的所有列的缺失值(假设该列称为test)。目前，如果我这样做：
df.fillna(df.median(), inplace=True)
它用中值替换所有列中的NA值，如何在不指定所有其他列的情况下排除特定列。
浏览 5提问于2017-03-21得票数 8
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3回答
我在一个数据帧中有一个名为null的奇怪列，其中包含其他列中缺少的一些值。一列是名为location的经度坐标，另一列是表示名为level的目标变量的整数。在某些(但不是所有) location或level缺少值的情况下，应该存在的值都在此null列中。下面是一个df示例： pd.DataFrame(
{'null': {0: '43.70477575,-72.28844073', 1: '2', 2: '43.70637091,-72.28704334', 3: '4', 4: '3'
浏览 15提问于2020-09-07得票数 1
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1回答
我想用0填充数据帧中列的缺失列，但只对那些满足一定条件的行，假设一列有不同国家的收入，而这一列在全国范围内都有缺失值，我只想为非英国市场填充缺失的值。怎么做？
浏览 7提问于2022-02-05得票数 0
我有以下数据：
id phone email
10352897
10352897 10225967
10352897 user@gmail.com
10352897 10225967 user@gmail.com
10225967
10225967 user@gmail.com
user@gmail.com
23578910
23578910 38256789
浏览 4提问于2022-10-31得票数 0
1回答
函数无法解释NaN值
、、、、
我正在尝试摆脱数据帧中的NaN值。我希望根据列中值的分布来填充缺少的值，而不是用平均值填充NaN或做填充。换句话说，如果一列有120行，其中20行是NaN，80行包含1.0，20行包含0,0，我想用1填充80%的NaN值。
为此，我创建了一个函数：
def fill_cr_hist(x):
if x is pd.np.nan:
r = random.random()
if r > 0.80:
return 0.0
else:
return 1.0
else:
r
浏览 2提问于2018-12-18得票数 0
我想使用插值函数，但只在熊猫DataFrame列中的已知数据值之间使用。问题是，列中的第一个和最后一个值通常是NaN，有时在一个值不是NaN之前它可以是许多行：
col 1 col 2
0 NaN NaN
1 NaN NaN
...
1000 1 NaN
1001 NaN 1 <-----
1002 3 NaN <----- only want to fill in these 'in between value' rows
1003 4 3
浏览 3提问于2015-11-13得票数 3
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1回答
让南满零条巨蟒熊猫
、、、、
这是我的密码：
for col in df:
if col.startswith('event'):
df[col].fillna(0, inplace=True)
df[col] = df[col].map(lambda x: re.sub("\D","",str(x)))
我有0到10个事件列"event_0，event_1，.“当我用此代码填充nan时，它会将所有事件列下的所有nan单元格填充为0，但它不会更改event_0，这是所选内容的第一列，也由nan填充。
我使用以下代码从'e
浏览 0提问于2018-10-16得票数 4
我有两组时间序列数据，按日期在第一列中索引；值在第二列中。日期以yyyymmdd格式表示(例如珍珠港日为19411207)，两个时间序列重叠，但两者都不是另一个时间序列的子集，即使在重叠时，也可能缺少日期，而且由于该格式，数字序列中存在空白。由于这些日期最后只是整数，我将用下面的小数字代替易读的数字。
我想把这两个矩阵( 26622x2和38067x2)转换成一个三列矩阵(结果是38103x3)。
我想要的合并是：
Index AVal Index BVal Index AVal BVal
1 2.5
浏览 2提问于2013-12-17得票数 2
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我有一个多索引的数据框架(但是有更多的列) 2020-12-22 09:47:50 2020-12-23 16:43:45 2020-12-22 15:00
Lines VehicleNumber
102 9405 3 NaN 3
9415 NaN
浏览 25提问于2020-12-24得票数 1
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我有一个名为'a'，'b'，'c'，'d'，'e‘的DataFrame
#Input
import pandas as pd
import numpy as np
list_of_dicts = [
{'a' : np.nan, 'b' : 4, 'c' : np.nan, 'd' : 5, 'e' : 2},
{'a' : 1, 'b' : np.nan, 'c' : np.nan,
浏览 2提问于2021-04-07得票数 4
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我希望将在每个列标题下具有非不同值的. .csv文件转换为在每个列标题下具有不同值的.csv(只想知道大型..csv文件的每一列的所有唯一值)。举个例子：
我的初始..csv文件是可见的(左)，它在Excel中显示为(参见右)：
A,B,C,D A B C D
1,CEN,T2,56 1 CEN T2 56
2,DECEN,T3,45
浏览 3提问于2020-02-13得票数 0
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我正在尝试实现一个小的算法，它在我的DataFrame中创建一个新列，这取决于另一列上的某个条件是否超过了阈值。公式如下：
df.loc[:, 'new_column'] = 0
df.loc[sum(abs(np.diff(df.loc[:, 'old_column']) / df.loc[:, 'old_column'].mean())) > threshold, 'new_column'] = 1
但是，现在我不想将这个公式应用到DataFrame的整个高度，而是希望应用一个滚动窗口，即公式中计算的平均值在DataFr
浏览 11提问于2022-09-28得票数 0
3回答
如何根据另一列中的值在行中填充空值。 A B
0 5
1 NAN
1 6
0 NAN 对于B中的空值，如果A中的核心响应值为0，则用先前的值填充。 A B
0 5
1 NAN
1 6
0 6 它希望它是这样的
浏览 8提问于2019-04-19得票数 3
2回答
如果第一列有NaN，我如何用NaN填充第二列？ 我试过了 df1.type2.fillna(value=df1.type1, inplace=True) 输入 ,type1,type2
2020-01-02 6:00,NaN,ABC
2020-01-02 12:00,NaN,DEF
2020-01-02 18:00,60,GHI 输出 ,type1,type2
2020-01-02 6:00,NaN,NaN
2020-01-02 12:00,NaN,NaN
2020-01-02 18:00,60,GHI
浏览 17提问于2020-10-28得票数 3
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2回答
我有一个包含3列的DataFrame，这样每一列都可以有一个值NaN。我想根据这3个值填充第4列，以便对这些列应用or操作:如果第一列不是NaN，则获取它的值，否则检查第二列，依此类推。因为NaN值不是False，所以不能按原样使用or运算符。这是我附带的代码，但它不是Pythonic式的或者Pandas式的。有没有内置的函数可以做到这一点？或者，如果你有任何其他的建议？ import pandas as pd
import numpy as np
nan = np.NaN
df = pd.DataFrame({"a": [nan, 1, nan], "b"
浏览 22提问于2021-07-06得票数 1
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我有两个CSV文件，表示两个不同年份的数据。我知道如何使用csvwriter和dictkeys进行基本的合并，但问题出在这里:虽然CSV大多共享列标题，但每个CSV可能都有唯一的列。如果一个物种是在一年内捕获的，而不是另一年，那么这一列只会出现在那一年。如何将新数据合并到旧数据中，创建新列并在这些列中用零填充旧数据？
文件1："Date","Time","Species A","Species B", "Species X"
文件2："Date","Time", "Speci
浏览 2提问于2013-04-15得票数 2
回答已采纳
我已经将csv文件中的数据导入到我的程序中，然后使用set_index将'rule_id‘设置为索引。我使用了这个代码：
df = pd.read_excel('stack.xlsx')
df.set_index(['rule_id'])
数据看起来如下：
现在，我想将一列与另一列进行比较，但顺序相反，例如，我想将'c‘数据与'b’进行比较，然后将'b‘与'a’等进行比较，然后在比较后创建另一列，该列包含值为零的列的索引。如果这两列的值都为0，则应该在新列中更新Null，如果两个比较值都不是0，则应该在新列中更新
浏览 0提问于2019-05-29得票数 0
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4回答
我已经从csv文件中读取数据到一个由超过25000行和15列组成的数据框中，我需要将所有行(包括最左边的->索引)向右移动一列，这样我就可以得到一个空索引，并能够用整数填充它。但是，列的名称应该留在相同的位置。因此，基本上我需要将列名以外的所有内容都向右移动一位。
我试图对它重新编制索引，但得到一个错误：
ValueError: cannot reindex from a duplicate axis
有没有办法做到这一点？
浏览 0提问于2015-10-19得票数 6
2回答
我正在尝试表示由数组[x,y,z]组成的数据帧中的每一列。此外，可以用NaN值填充数组，我尝试过这样做：
np.mean([df[col].mean() for col in df.columns], axis=0)
但这并不管用:/任何建议都将不胜感激
浏览 3提问于2021-06-10得票数 0
例如，像这样的dataframe：
| 1 6 nan ... |
| 1 nan 5 ... |
|nan 2 4 ... |
|... ... ... ....
我希望使用list [11, 12, 13 ...]中的值来填充nan中的list值。所以，第一列中的nans有10条，第二列中有12条，这样做不需要使用.hstack()和df[column].fillna(value)相结合的方法。
浏览 2提问于2016-05-02得票数 3
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当我从零开始执行Knn估算方法来处理丢失的数据时，我遇到了这个问题。我创建一个虚拟数据集，并为包含缺失值的行查找最近的邻居，这里是我的数据集。
A B C D E
0 NaN 2.0 4.0 10.0 100.0
1 NaN 3.0 9.0 12.0 NaN
2 5.0 2.0 20.0 50.0 75.0
3 3.0 5.0 7.0 NaN 150.0
4 2.0 9.0 7.0 30.0 90.0
对于行0，最近的邻居是1和2，为了代替
浏览 3提问于2021-08-24得票数 2
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我有一列数据，如下所示：
我正在尝试设置整个月的范围：
rng = pd.date_range('2016-09-01 00:00:00', '2016-09-30 23:59:58', freq='S')
但是我的一列数据(上面)丢失了几个小时，我不确定在哪里(因为我的数据有两百万行大。
我尝试使用reindex命令，但它似乎将所有内容都填满了零。
我使用的代码如下：
df = pd.DataFrame(df_csv)
rng = pd.date_range('2016-09-01 00:00:00', '2016
浏览 5提问于2017-01-20得票数 1
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1回答
我有两个数据集，其中第一个数据集的值根据我检测到的对象的数量而变化。我的第二个数据集是一个常量值，应该将这些列与第一个数据集连接起来。现在的问题是，如果我在第一个数据集中有50行，在第二个数据集中有20行。第二个数据集的其余行是如何填充的，因为它们有一个常量值？
df1 = pd.read_csv('file1.csv')
df1.head()
df2 = pd.read_csv('file2.csv)
df2.head()
现在我加入了这两张桌子：
df_join = df1.join(df2, rsuffix='_right')
浏览 4提问于2022-11-01得票数 0
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