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
我已经将我的问题归结为这个例子。我在Windows7上运行Python 2.7,使用的是pandas 0.17.1。
>>> import pandas as pd
>>> print pd.__version__
0.17.1
>>> x = pd.DataFrame({"a":["james"], "b":[True], "c":["john"]})
>>> x
a b c
0 james True jo
我有一个数据框架,它有一个名为SAM的列,它包含以下数据
SAM
3
5
9
Nan
Nan
24
40
Nan
57
现在,我想分别在12、15和43值中插入Nan (因为9+3=12、12+3=15和40+3=43)。换句话说,通过将Nan添加到上一行(也可以是Nan)来填充任何3行。
我知道这可以通过遍历for循环来完成。但我们能用矢量化的方式做吗?就像ffill的一些修改版本(如果我们没有连续的NaNs,它可以在这里使用),在pandas.fillna()中。
我知道如何在Pandas中读取数据框架并进行基本操作,但是如何基于ID列填充order列?例如,如果自行车发生了两次,如下图所示,我如何填充订单列,其中第一次出现1次,第二次发生2次,然后对汽车执行同样的操作。
ID Color Order?????
bike red 1
bike black 2
car green 1
car orange 2
car blue 3
我希望通过循环遍历一个list (A_list)来填充dataframe ( df )的列,其中键是所需df列的名称(在下面的示例中,新列是'C‘、'D’和'E')。
import pandas
def gen_data(key):
#THIS FUNCTION IS JUST AN EXAMPLE THE COLUMNS ARE NOT NECESSARILY RELATED OR USE THE KEY
data_dict = {'C':key+key, 'D':key, 'E':key+ke
如何将这样格式的excel文件读入pandas DataFrame? a b c d e f
Type 1 22 Car Yes 2019
Train Yes
Type 2 25 Car No 2018
Notype 1 Car Yes 2019
Train 第一行有三列,它们是合并的单元格(2行),而其余的是单独的行 问题是如果我用 data = pd.read_excel("excel
我有一个没有标题的文本文件要读取。我指定了参数 header=None 这很好。 我使用以下语句来读取这些文件 pd.read_csv(fname, '\t', header=None, quotechar=None, quoting=3) 所以,我使用了制表符分隔符。 以下是示例文件 a b c
a b c
a b c 上面的文件读起来很好。但其中一些文件如下所示 a
a b c
a b c
a b c 对于这个文件,错误如下 pandas.er
表中的列的类型为float,插入行时不填充该列,即稍后填充。有没有一种方法可以选择这些行?
cql CLI输出值为null。
这就是我尝试的查询。
select * from <table> where <column> is null;
然后遵循这个
也就是说,在cassandra中没有类似于null的东西。
有没有解决这个问题的办法?
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
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:
如何在pandas数据帧中填充NaN值?我的数据是这样的
id state zone
xxx AP south
xxx AP
xxx AP
xxx AP
xxx delhi north
xxx delhi
xxx delhi
xxx delhi
xxx delhi
基于已知zone只属于state的AP列,如何在south列中填充缺失的值,如何使用pandas来填充值?