尝试填充具有NaN值的数据帧中的平均值。只需要为某些行填充数据帧，而不是所有行。样本数据集 A b c 1 25 144 5523 323 NaN 7855 741 471 Nan
6 111 Nan Nan 在这里，我只需要<em
浏览 11提问于2019-04-21得票数 0
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我想要计算前两行的平均值，并将NAN填充到我的数据帧中。在2010-19列中只有几行缺少值。 我尝试使用bfill和ffill，但它只捕获前一个或下一个行/列值并填充NAN。我的示例数据集有7列，如下所示： X 1990-2000 2000-2010 2010-19 1990-2000 2000-2010 2010-19
Hyderabad1
浏览 32提问于2019-05-05得票数 1
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我将pandas数据帧的一部分转换为numpy数组，并希望用列的平均值填充它的值，类似于我在pandas中执行以下操作： df.fillna(df.mean(), inplace = True) 到目前为止，我唯一能做到的方法就是对列进行迭代。
浏览 11提问于2021-09-18得票数 2
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我知道pandas数据帧可以有NaN值。我的意思是，特别是当我从不同大小的列表列表中创建数据帧时。行数少于最长列的列是否会自动使用NaNs填充？如果我使用datetime索引，这会有什么影响？
浏览 7提问于2020-07-14得票数 1
我在一个数据帧中有一系列的数据帧。，x都是使用pandas.read_excel()创建的数据帧
每个x数据帧中的一列具有标题‘平均血管长度’，并且在该列中有三个条目(即行、索引)。我想返回的是“平均血管长度”列的平均值。我还对如何返回该列中的</e
浏览 1提问于2015-03-30得票数 0
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为什么在索引上合并Pandas中的数据帧比在列上合并数据帧更有效(更快)？import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'ID': [0, 1, 2, 3, 4],33, 41, 42, 50, 45, 28, 32]})df = df.set_index('ID')
df2 = df
浏览 1提问于2018-06-21得票数 18
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我有一个pandas dataframe df1，稀疏日期作为索引，有两列。我想生成一个新的数据帧df2，其采样日期(每小时)位于给定的开始日期和结束日期之间，其中包含df1值。col1 col22019-01-01 10:25:00 0 1 以下是在2019-01-01上的12:00:00上，一个小时的采样应该是df2开始和00:00:00，以及结束： df2:
浏览 15提问于2019-02-04得票数 1
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我在这上面花了几个小时，所以任何帮助都将是令人惊讶的！ 我有一个熊猫数据帧df。然后我按其中一列(A)分组，关注另一列(B)，并获得每组的平均值： group_mean = df.groupby('A').B.agg('mean')
group = df.groupby('A').B 按照上面的顺序，以下是python报告的类型： <class 'pandas.core.series.Serie
浏览 2提问于2021-09-04得票数 0
如何创建用于原始数据系列的datetime索引"foo"。(示例是每15秒“foo”和每30秒“foo2”)。如果原始序列可以插入到“基本”数据帧中，我想使用“foo”来重新转换数据帧。如果需要组合df " foo“和df "foo2”的序列，内存命中率会是什么，最好用原始数据序列填充foo索引。
编辑:在import <e
浏览 0提问于2012-04-05得票数 2
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我正在尝试使用时间跨度绘制数据。我使用的是pandas数据帧，时间跨度足够直接，但在所有示例中，它们生成的数据都符合时间跨度。 series = pd.Series(df['value'], index=df
浏览 0提问于2016-06-13得票数 0
我是一个新手，正在尝试使用Python3从大量的CSV文件中执行一些计算和分析一些数据。每个CSV文件的数据存储在大约30000行中，由分号分隔。由于这些是系统生成的文件，因此第一行具有每个文件的不同顺序的参数名称。所以我想提取这些参数名称，对它们进行比较，找出每个文件所需参数值的位置。但在我这样做之前，当我读取CSV文件的第一行时，列表中有一个由';‘分隔的</
浏览 1提问于2015-06-02得票数 0
我有一个数据帧(df)，它每天每小时拍摄一次快照。2021 02:00和13/08/2021 07:00 (即13/08/2021 03:00、13/08/2021 04:00、13/08/2021 05:00和13/08/2021 06:00)之间缺少数据有没有办法系统地找出差距，并用之前可用的最后一个数据点进行回填。因此，在我的示例中，期望的输出将是
浏览 12提问于2021-08-26得票数 1
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假设dfList = [df0, df1, df2, df3, df4]是具有相同列和索引的pandas数据帧列表。result.iloc[2,:] = average( df0.iloc[2,:] , df
浏览 11提问于2020-05-17得票数 0
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我有一个使用datetime索引的pandas Dataframe。我想在dataframe上添加一个列，该列返回特定数据片段的平均值。这个列并不总是包含整个索引，我需要一种用零填充缺失部分的方法。数据帧：
[2020-7-26 | 29.3] [2020-8-02 | 28.2] [2020-8-09 | 26.7] [2020-8-16 | 24.1] [202
浏览 2提问于2020-08-25得票数 1
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考虑到有不同的ID，我想用缺失值之前和之后的单元格的平均值来填充pandas数据帧中的缺失值。B NaN 2 A 5 2 B 2 预期的DF
浏览 16提问于2021-08-03得票数 0
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我有两个数据帧A和B，它们都有相同的结构(行数、列数、列名和索引)。A用数据填充，B包含与A中的数据对应的标志( True或False)。我想创建另一个数据帧C，只要B中的相应标志为True，它的值就是A。我应该怎样去做同样的事情。我相信我必须使用某种群组，但我是python/<em
浏览 1提问于2017-07-08得票数 1
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我有2个数据帧，具有相同的列，但不同的日期时间索引。我想对其中一个进行重新采样，以使用另一个的索引，并在另一个的索引中没有数据的任何日期前向填充数据。import pandas as pdfrom datetime import datetime as dt
a_val
浏览 1提问于2013-06-07得票数 15
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我正在尝试从金融数据的pandas dataframe中构建一个交互式的图。数据帧指数在休市时或周末有一些缺口。问题是，当我使用dataframe索引作为xasis时，Bokeh总是自动填充这些空白，这使得它在视觉上看起来很丑陋。
如何才能无间隙地打印数据？
浏览 18提问于2018-01-31得票数 4
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我有一个pandas数据帧，其中有三个级别的行索引。最后一层是datetime索引。有一些NaN值，我尝试用日期时间级别的每一行的平均值来填充它们。我该怎么做呢？在这种情况下，我想用0填充行。有些行可能填充了所有的值，所以不需要输入average。我想要的结果如下： Level 0 | Level 1 | Level 2 |
A 123
浏览 10提问于2019-03-08得票数 1
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