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我正在尝试用 python 填补昨天(前一天的数据)之前的缺失值。同样,我正在尝试使用以下代码但没有获得预期的输出。
代码
import pandas as pd
df = pd.read_csv(r'input_3.csv')
saved_column = df.Value #you can also use df['column_name']
df['DateTime'] = pd.DatetimeIndex(df['DateTime'])
b = df.loc[df.Value.isnull(), 'Value'] = \
df.loc[df.Value.isnull(), 'Value'].map(df.loc[df.Value.notnull()] \
.set_index('DateTime')['Value'])
print b
昨天的数据:
block DateTime Value
1 09-01-2016 00:00 -0.886492
2 09-01-2016 01:00 -0.500995
3 09-01-2016 02:00 4
4 09-01-2016 03:00 5
5 09-01-2016 04:00 2.145205
6 09-01-2016 05:00 0.475309
今天的数据:
1 10-01-2016 00:00 -0.886492
2 10-01-2016 01:00 -0.500995
3 10-01-2016 02:00 NaN
4 10-01-2016 03:00 NaN
5 10-01-2016 04:00 2.145205
6 10-01-2016 05:00 0.475309
预计填充今天的数据:
1 10-01-2016 00:00 -0.886492
2 10-01-2016 01:00 -0.500995
3 10-01-2016 02:00 5
4 10-01-2016 03:00 2.145205
5 10-01-2016 04:00 2.145205
6 10-01-2016 05:00 0.475309
请建议我一些相同的方法。提前谢谢你
我试过使用这篇文章Fill values from one dataframe to another with matching IDs但没有得到预期的输出
最佳答案
您可以使用 read_csv
使用另一个参数 index_col
、parse_dates
和 dayfirst=True
for DatetimeIndex
first:
df = pd.read_csv(r'input_3.csv', index_col=[1], parse_dates=[1], dayfirst=True)
print (df)
block Value
DateTime
2016-01-09 00:00:00 1 -0.886492
2016-01-09 01:00:00 2 -0.500995
2016-01-09 02:00:00 3 4.000000
2016-01-09 03:00:00 4 5.000000
2016-01-09 04:00:00 5 2.145205
2016-01-09 05:00:00 6 0.475309
2016-01-10 00:00:00 1 -0.886492
2016-01-10 01:00:00 2 -0.500995
2016-01-10 02:00:00 3 NaN
2016-01-10 03:00:00 4 NaN
2016-01-10 04:00:00 5 2.145205
2016-01-10 05:00:00 6 0.475309
然后用 fillna
替换 NaN
s与 shift
将 datetime
编辑一天:
df['Value'] = df['Value'].fillna(df.shift(freq='1d')['Value'])
df = df.reset_index()
print (df)
DateTime block Value
0 2016-01-09 00:00:00 1 -0.886492
1 2016-01-09 01:00:00 2 -0.500995
2 2016-01-09 02:00:00 3 4.000000
3 2016-01-09 03:00:00 4 5.000000
4 2016-01-09 04:00:00 5 2.145205
5 2016-01-09 05:00:00 6 0.475309
6 2016-01-10 00:00:00 1 -0.886492
7 2016-01-10 01:00:00 2 -0.500995
8 2016-01-10 02:00:00 3 4.000000
9 2016-01-10 03:00:00 4 5.000000
10 2016-01-10 04:00:00 5 2.145205
11 2016-01-10 05:00:00 6 0.475309
关于python - Pandas 在 python 中填充昨天数据(相同的 DateTime)中的缺失值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/50576681/
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