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我正在尝试替换 pandas 数据框中的 NaT。
orders.PAID_AT
0 NaT
1 NaT
2 NaT
3 NaT
4 NaT
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10 NaT
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16 2018-08-04 13:49:08
18 NaT
19 NaT
20 NaT
21 2018-08-04 12:41:48
第 0..10 行需要用第 11 行等的值填充。不知何故我无法正确处理:
orders.PAID_AT.fillna(method='bfill', inplace=True)
我得到的结果与上面相同。我在这里缺少什么？
最佳答案
为了避免chained assignments分配回来:
orders.PAID_AT = orders.PAID_AT.bfill()
关于python - fillna 没有给出预期的结果，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/52035467/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！