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带有 fillna()
的行会引发警告,即使它没有就地执行。这是为什么?
import pandas as pd
import numpy as np
tuples = [('foo', 1), ('foo', 2), ('bar', 1), ('bar', 2)]
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(2, 4), columns=index)
df.loc[0, ('foo', 1)] = np.nan
# this works without warning
# df = pd.DataFrame({'foo': [1, np.nan, 3], 'bar': [np.nan, 22, 33]]})
df1 = df[['foo', 'bar']]
# df1 = df[['foo', 'bar']].copy() # this does not help
filled = df1.fillna({'foo': 100, 'bar': 200}, inplace=False)
如果 foo
和 bar
是普通列,而不是多索引,则不会出现该问题。
最佳答案
这是一个误报,不应在此处发出警告。我认为问题在于 fillna
不明白“foo”和“bar”适用于 MultiIndex 列的特定级别。
我建议在实现此功能之前在 GroupBy
内调用 fillna
作为解决方法。
fill = {'foo': 100, 'bar': 200}
df1.groupby(level=0, axis=1).apply(lambda x: x.fillna(fill[x.name]))
foo bar
1 2 1 2
0 100.000000 1.040531 -1.516983 -0.866276
1 -0.055035 -0.107310 1.365467 -0.097696
或者,要直接使用 fillna
,请指定元组字典(因为 MultiIndex),
df1.fillna({('foo', 1): 100, ('foo', 2): 100})
foo bar
1 2 1 2
0 100.000000 1.040531 -1.516983 -0.866276
1 -0.055035 -0.107310 1.365467 -0.097696
关于python - 使用 MultiIndex DataFrame 进行 fillna 的 Pandas SettingWithCopyWarning,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/56394686/
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考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
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如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
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我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
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我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!