我正在写一篇关于英超的硕士论文,我有一个问题。 >Chelsea
Attacking duo HT Attacking duo AT HomeTeam AwayTeam
X Yes Liverpool Chelsea
No X Chelsea Manchester Utd
X No Arsenal Ch
我想用已经存在于该列中的值填充该列。我的意思是所有的值都应该是‘德州’或另一个值(这个值存在于列中),.I尝试了ffill和bfill,它是有效的,但是有很多数据帧有这样的NaN值,但是它们的位置对于每个数据帧是不同的。如你所见,top和bottom的值是'nan',所以ffill和bfill不起作用。我如何用'Texas‘填充NaN值?
Date Country
2019-11-10 00:00:00 nan
2019-11-10 01:00:00 Texas
2019
我使用熊猫read_sql_query将MySQL数据库表中的数据读取到熊猫数据中。此表中的某些列具有所有空值。对于这些列,熊猫数据栏没有一行包含任何内容。对于所有其他列,dataframe包含有空值的NaN。有人能解释为什么所有空列都不返回吗?我如何确保我有所有的NaNs,希望不进行手动转换?我要补充的是,造成这个问题的两个列是浮动列,第三个列是类型为double,
编辑
下面是一个例子。pef和fer列包含数据库中的所有NULLS。
from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd
import math
querystr
我使用的是一个具有多个NaN的列,该列要根据以下条件填充:如果后退和前进最多3行,则有2个相等的值,然后使用该值填充NaN。
由于这一点可能不清楚,下面举几个例子:
col1
0 10
1 10
2 NaN
3 NaN
4 NaN
5 10
6 5
7 NaN
8 5
9 NaN
10 NaN
11 NaN
12 NaN
第2行中的值在1行返回时为10,而在向前的3行中为10。->使用10 填充第3行的值在2行返回时为10,2行后为10行。->使用10 填充第4行的值在3行返回时为10,在向前的1行中为10。->使用10
我有一个数据集,该数据集中填充了某些行的值,但其他行则丢失了值。我希望根据来自其他列的值来填充丢失的数据。
df=
OFFENSE GROUP DESCRIPTION UCR
0 3126 NaN ASSAULT NaN
1 3831 NaN PROPERTY DAMAGE NaN
2 724 NaN
我正在努力提高Logistic回归算法在Spark中使用Java实现的准确性。为此,我试图用该列最常见的值替换列中的空值或无效值。例如:-
Name|Place
a |a1
a |a2
a |a2
|d1
b |a2
c |a2
c |
|
d |c1
在本例中,我将将列"Name“中的所有空值替换为'a‘,并将列"Place”中的所有空值替换为'a2’。到目前为止,我只能提取特定列中最常见的列。请您帮助我完成关于如何用该列最常用的值替换空值或无效值的第二步。
这与我所拥有的相似,只是数据have中有更多的列和行。
df =
1 2 3
A 0 0 1
B 1 0 0
C 0 1 0
D 0 1 0
E 1 0 0
F 0 1 0
G 0 0 1
我想要的输出:
result =
1 2 3
0 B C A
1 E D G
2 F
我能做到这一点的最好和最快的方法是什么?我不可能遍历每一行并迭代它,因为实际的dataframe有1000 s的行和列。
提前谢谢你。