fillna

1熱

2答えて

pd.Seriesが与えられているので、null値をリストに置き換えたいと思います。それは、与えられます。 import numpy as np import pandas as pd ser = pd.Series([0,1,np.nan]) は私が 0 0 1 1 2 [nan] を返す機能が欲しいしかし、私は、すなわちfillna、このために天然の機能を使用してみてくださ

2熱

1答えて

パンダフィラーモード

私は、約30000レコードを含むネイティブカントリーとして知られている列があるデータセットを持っています。いくつか見逃しているのはNaNなので、mode()という値で記入すると思いました。私はこのような何かを書いた： data['Native Country'].fillna(data['Native Country'].mode(), inplace=True) しかし、私は欠損値のカウント

4熱

1答えて

パンダ欠損値：最も近いNaN以外の値で塗りつぶし

複数の連続するNaNを持つパンダシリーズがあるとします。私はfillnaに欠損値（backfillとfill forward）を記入するためのいくつかの方法があることを知っていますが、それらをNaN以外の値に最も近づけたいと思います。ここで私が持っているものの例です： `s = pd.Series([0, 1, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 3])` そして、

0熱

1答えて

条件付きでパンダ

私は2つのフィールド出口のタイプの基本的なデータ検索をしていますではNaNを見つける方法： array(['Supermarket Type1', 'Grocery Store', 'Supermarket Type3', 'Supermarket Type2'], dtype=object) Outlet_Size：次のように私はいくつかの洞察を見出した array(['Med

-1熱

1答えて

私のデータフレームdfの "item_weight"の列の値にNULL値を入力しようとしています。私があなただったら「Item_Identifier」.ERRORが

avg_weight = df.pivot_table(index = "Item_Identifier",values = "Item_Weight") df_bool =df[df["Item_Weight"].isnull()] df.loc[df_bool,'Item_Weight'] = df.loc[df_bool,'Item_Identifier'].apply(lambda x

2熱

1答えて

オブジェクトタイプの最大長なし値なし

データフレームの各列の最大値（または文字列、最大長）を出力するための短い関数を作成しました。 def maxDFVals(df): for c in df: if str(df[c].dtype) in ('datetime64[ns]'): print('Max datetime of column {}: {}\n'.format(c, df[c].max(

0熱

1答えて

別の基準に基づいて空白で塗りつぶし

だから私が達成しようとしているのは、基本的に別の列を基にした列の空白行を埋めることです。ここに私のデータフレームがどのようなものかのスニペットがあります。 Person_Name State_Abbrev Bool george, John CT NO george, John PA NO george, John. NY NO adam, Ross NY

1熱

3答えて

Pandas - 行のサブセットを持つfillna

ある条件が適用される0でいくつかの行を埋めようとしています。私がしようとしている： df.loc[:,(df.Available == True) & (df.Intensity.isnull())].Intensity = df.loc[(df.Available == True) & (df.Intensity.isnull())].Intensity.fillna(0, inplace=Tr

0熱

1答えて

パンダのfillnaメソッドが正しく動作しない

いくつかのセルにNaN値を持つdataframe problem_dataがあります。私は次のコードを実行しました。 problem_data[problem_data['level_type'] == 5.0] それはこれになった：その後 problem_id level_type points tags 5 prob_1479 5.0 NaN NaN 31 prob_2092 5.