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我想按行插入附加 csv 中的数据帧(即按行填充 NaN)。 csv 在这里:https://www.dropbox.com/s/v7ee5d25tvxo625/pd_fill.csv?dl=0
但是,将 csv 读入 pandas 数据帧后,如下所示。代码我收到错误:
df.interpolate(axis=1)
*** TypeError: Cannot interpolate with all NaNs.
如何解决此问题并跨行进行插值?
最佳答案
您只能插入相应的(数字)列。
我们将使用.filter(regex=<RE>)
函数以过滤列:
In [33]: df.filter(regex='^19|20').columns
Out[33]:
Index(['1974', '1975', '1976', '1977', '1978', '1979', '1980', '1981', '1982',
'1983', '1984', '1985', '1986', '1987', '1988', '1989', '1990', '1991',
'1992', '1993', '1994', '1995', '1996', '1997', '1998', '1999', '2000',
'2001', '2002', '2003', '2004', '2005', '2006', '2007', '2008', '2009',
'2010', '2011', '2012', '2013', '2014', '2015'],
dtype='object')
所以你可以使用:
df.filter(regex='^19|20').interpolate(axis=1)
示例(仅前 5 行):
In [34]: df.filter(regex='^19|20').interpolate(axis=1).head()
Out[34]:
1974 1975 1976 1977 1978 \
0 0.0 250.000000 500.000000 750.000000 1000.000000
1 100000.0 130000.000000 160000.000000 190000.000000 220000.000000
2 0.0 6.871795 13.743590 20.615385 27.487179
3 0.0 9230.769231 18461.538462 27692.307692 36923.076923
4 0.0 19000.000000 38000.000000 57000.000000 92100.000000
1979 1980 1981 1982 1983 \
0 1250.000000 1500.000000 1750.000000 2000.000000 2800.000000
1 250000.000000 280000.000000 310000.000000 340000.000000 370000.000000
2 34.358974 41.230769 48.102564 54.974359 61.846154
3 46153.846154 55384.615385 64615.384615 73846.153846 83076.923077
4 127200.000000 162300.000000 197400.000000 232500.000000 316000.000000
... 2006 2007 2008 2009 \
0 ... 2.516660e+07 2.770800e+07 2.753100e+07 2.735400e+07
1 ... 1.166667e+07 1.433333e+07 1.700000e+07 1.416962e+07
2 ... 2.198974e+02 2.267692e+02 2.336410e+02 2.405128e+02
3 ... 6.394286e+05 7.060000e+05 7.060000e+05 7.060000e+05
4 ... 2.550200e+07 2.655350e+07 2.760500e+07 2.865650e+07
2010 2011 2012 2013 2014 \
0 2.717700e+07 2.700000e+07 2.809050e+07 2.918100e+07 29181000.0
1 1.133923e+07 8.508848e+06 5.678463e+06 2.848079e+06 17695.0
2 2.473846e+02 2.542564e+02 2.611282e+02 2.680000e+02 268.0
3 7.060000e+05 7.060000e+05 7.060000e+05 7.060000e+05 706000.0
4 2.970800e+07 3.075950e+07 3.181100e+07 3.181100e+07 31811000.0
2015
0 29181000.0
1 17695.0
2 268.0
3 706000.0
4 31811000.0
[5 rows x 42 columns]
关于python - 尝试在 pandas 数据框中跨行插值时出错,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/36847821/
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