假设我有以下pd.Series1 NaN3 NaN5 7.07 NaN9 NaN11 NaN13 6.015 NaN
我正在尝试获得一个序列，其中NaNs由周围的有效样本相等地填充。假设我在两个有效样本之间有N NaNs，我希望第一个N/2 NaNs由最后一个有效样本填充，最后一个N/2 NaNs使用下一个有效观察填充。在(N % 2) =! 0的情况下，额外的观
浏览 32提问于2018-12-12得票数 4
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在下面的代码中，我想根据item_name代码执行ffill，然后执行bfill：import numpy as npdf['quantity_sold']=df.groupby("item_name")['quantity_sold'].bfill()原表：
bfill之后的表，然后是bfill：
问题是，有没有一种方法可以将
浏览 3提问于2021-03-14得票数 0
我有一些数据文件，如下所示：我尝试过的：
基于，很容易找到每个列的第一个和最后一个非空值，因此我可以遍历每一列，然后对第一个和最后一个非空值
浏览 5提问于2021-02-03得票数 2
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熊猫填充物的dict地图与群
、、、、
例如:如果NaN在qty_min和qty_max列中存在，则需要使用groupby of subj和ffill().bfill()使用fillna()。同样，如果NaN在region_max，region_min中存在，我们需要使用groupby of region和ffill().bfill()来实现fillna()。())
df['qty_max'] = df.groupby(['subj'], sort=False)[&#x
浏览 14提问于2022-02-28得票数 0
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熊猫群需要中间群吗？
、、、
我试图通过分组对一列进行分组，然后在组内填充(b bfill().ffill())列子集，以掩盖数据中丢失的数据。我以前用过 return x.ffill().bfill()
但是，即使是在相对较小的数据文件上，转换也变得异常缓慢(目前只有3000×20的几秒钟时间)，所以我想看看是否可以直接对这些组应用ffill和填充，因为
浏览 0提问于2018-07-31得票数 2
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在pandas.fillna中，Method to use forfilling holes in reindexed Series pad / ffill: propagate last valid observation forward to next validbackfill / bfill: use NEXT valid observation to fill
浏览 3提问于2015-12-15得票数 4
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我有一个大型的dataframe，我想在其中使用bfill().ffill()。从我所知道的其他问题和答案来看，bfill()/ffill()并不真正适用于groupby，我们应该使用apply()，如下所示：
temp = pd.DataFrame({'group':[1,2,1,2,1,2']==1, i ] = temp.sort_values(by =['order'], ascending = [True]).groupby('
浏览 9提问于2022-07-27得票数 0
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我正在尝试根据我的数据帧的某个条件进行填充和填充。bfill将是相同的，但对于上面的所有行，它将是'START_DATE‘而不是'END_DATE’。cond20 = df_5['REVENUE_STATUS_FLAG'
浏览 0提问于2021-10-25得票数 0
我有个数据：Q10塔纳塔纳Q10当我每次在rowi上输入'T‘时，我想要找到qi-1-q的对应值。dMidP = np.zeros((l,1))MidPrice = table['MidPrice']for i in range(2,l-1): dMidP[i] = np.log(MidPri
浏览 1提问于2017-09-05得票数 1
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在同一个数据集中，我遇到了让bfill和ffill工作的问题。 我有一个类似于下面的合并数据集。所有行都有项目代码和日期，但是在订阅开始/结束日期之前/之后记录支出的行没有订阅代码。在我的解决方案中，我发现我可以选择ffill或bfill --取最先的那个。因此，下面的代码导致了正向填充的订阅代码，但代码永远不会回填。#backfill subscription code
df.loc[:,['Subscription Code']] =
浏览 25提问于2020-10-06得票数 1
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df2
0 P1 1 10 10 30 1在上面的示例中，要针对的列是名为1、2和3
浏览 1提问于2017-08-13得票数 2
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我有这个代码，它在每个唯一的变量组合'grouping A‘和'grouping B’中生成自回归项。groupby(['grouping A', 'grouping B']) \是否可以对值进行排序、分组、移位，然后分配给一个新变量，而不需要在Dask中进行计算？
浏览 10提问于2017-03-15得票数 4
我有一个紧凑的dataframe，它的时间戳分布不均匀，我希望扩展到每个时间戳和(NaN)展开行之间的一秒钟间隔，我想从紧凑数据填充前面值和后续值之间的平均值。我所取得的最大成就是以下代码：dfb = df1s.fillna(method='bfill')
dff = df1s.fillna(method='ffill
浏览 5提问于2022-02-07得票数 0
, 6,None],
'Col6' : [3,5,2,5,2,7,9]}) 我想使用jjs in this post here建议的解决方案替换列Col3、Col4和Col5我这样做的方式是 df = df.groupby('Col1')['Col3','Col4','Col5'].ffill().bfill() 但是手动提到列需要做大量的工作。因此，我想知道如何通过切片选择列Col3、Col4和<
浏览 26提问于2019-03-10得票数 0
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我只想在customer和Product name列的帮助下，填充黄色字段中最后两行中的1000。在excel中，我只会做一个Vlookup
我有一个包含订单的文件，必须在csv文件中填写空条目。我有用于SAPMatnr和SAPCustomer的列，它们在列BillingsandBacklogs中有正确的条目。在SAPMatnr和SAPCustomer中有相同条目的行，但在BillingsandBacklogs中有空条目，现在我必须将BillingsandBacklogs中不为空的值复制到空的行中，但具有相同的Matnr和</em
浏览 2提问于2020-05-04得票数 0
在这7列中，味觉、颜色、温度、纹理和形状可以在多行间有重叠值(即味觉可能超过一行)。
我试图把所有的行折叠成最低数量的组合，给出味道、颜色、温度、纹理和形状值，同时忽略NA(换句话说，覆盖它们)。
浏览 0提问于2019-05-31得票数 0
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