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我有一个大型数据框,其值如下:
Name A B C D E F G # Coulmns
Matt 1 n n n 5 n 5 # rows
Jake n n 2 n 3 n n
Paul 2 n 3 n n 8 n
我只想用前面的值填充 NA 值:这是通过
实现的df.fillna(method='ffill')
这是正向填充方法,它给我一个输出:
Name A B C D E F G # Coulmns
Matt 1 1 1 1 5 5 5 # rows
Jake n n 2 2 3 3 3
Paul 2 2 3 3 3 8 8
问题是我不想让它走到最后,如果后面没有更多的值就停止。请参见第 2 行,Jake,它必须停在 E 处,因为它在最后一列中没有任何值。期望的输出:
Name A B C D E F G # Coulmns
Matt 1 1 1 1 5 5 5 # rows
Jake n n 2 2 3 n n
Paul 2 2 3 3 8 8 n
有办法用 pandas 做到这一点吗?
代码:
for i in range(len(df)):
df.loc[i][1:].fillna(method='ffill',inplace=True)
最佳答案
我认为你需要:
set_index
按第一列NaN
并通过 isnull()
检查 NaN
NaN
替换为 mask
reset_index
对于列的索引df = df.set_index('Name')
m = df.bfill(axis=1).isnull()
df = df.ffill(axis=1).mask(m)
print (df)
Name A B C D E F G
0 Matt 1.0 1.0 1.0 1.0 5.0 5.0 5.0
1 Jake NaN NaN 2.0 2.0 3.0 NaN NaN
2 Paul 2.0 2.0 3.0 3.0 3.0 8.0 NaN
关于Python Pandas fillna(),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/49236464/
我有一个 Pandas 数据框 City State 0 Cambridge MA 1 NaN DC 2 Boston MA
我有一个 pandas 数据框,我想用 'colname_miss' 字符串填充缺失的类别。 def FillCatMissing(df): cols = ['A','B','C']
对于初学者,这里有一些符合我的问题的人工数据: df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, size=(vsize, 10)), col
fillna可以接受一个函数吗?或者只是“backfill”、“bfill”等方法? http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pan
我想在多索引数据帧上使用 fillna,并仅在特定列位于同一索引中时填充该列。下一个索引可能以 n/a 开头,因此我无法在该列上调用 fillna 。组的大小正在变化,因此我无法通过数量来限制功能。
我正在尝试替换 pandas 数据框中的 NaT。 orders.PAID_AT 0 NaT 1 NaT 2
我有一个大型数据框,其值如下: Name A B C D E F G # Coulmns Matt 1 n n n 5 n 5 # rows Jake n n 2
我有一个大约 100 万行的大型数据集,大约有 5000 个缺失坐标(我想用类别“城市”的中值填充它们,但 fillna 正在工作,如何实现它? city = ['London', 'Paris',
我正在尝试用 if 条件做一个 fillna Fimport pandas as pd df = pd.DataFrame(data={'a':[1,None,3,None],'b':[4,None,
我有如下数据框 Re_MC,Fi_MC,Fin_id,Res_id, 1,2,3,4 ,7,6,11 11,,31,32 ,,35,38 df1 = pd.read_clipboard(sep
我有一个数据框,其中有一列连续但不相邻的数字和缺失值。 我想使用 fillna 函数用前一个非缺失行的增量值填充缺失值。 这是一个简化的表格: index my_counter 0 1 1
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我有一个如下所示的数据框 df = pd.DataFrame({'person_id': [101,101,101,101,202,202,202],
我正在处理一个汽车销售数据集,其中包含以下列:'car'、'price'、'body'、'mileage'、'engV'、'engType'、'registration'、'year'、'model'
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我有一个带有“元数据”列的 Pandas 数据框,该列应包含字典作为值。但是,某些值丢失并设置为 NaN。我希望这是 {}。有时,整个列都丢失了,将其初始化为 {} 也是有问题的。 用于添加列 tsp
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带有 NA 的 series_A 由一个 MultiIndex (X, Y) 索引,而要填写的值在 Series_B 中,它由 X 索引。如何有效解决此类问题? 例如,这里是series_A: bar
我是一名优秀的程序员,十分优秀!