如何将数据帧的Nan替换为序列的值？
要将数据帧中的NaN替换为序列的值，可以使用pandas库中的fillna()函数来实现。fillna()函数可以接受一个参数，用于指定要替换NaN的值。
以下是一个示例代码：
import pandas as pd
# 创建一个包含NaN的数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4, 5],
'B': [np.nan, 2, 3, np.nan, 6]})
# 将NaN替换为序列的值
df_filled = df.fillna(0)
print(df_filled)输出结果如下：
A B
0 1.0 0.0
1 2.0 2.0
2 0.0 3.0
3 4.0 0.0
4 5.0 6.0在上述示例中，我们使用fillna(0)将数据帧df中的NaN替换为0。你可以根据需要将NaN替换为其他值，例如均值、中位数等。
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1回答
我有一个如下的数据框架。 ? 如何将其转换为数据帧，如下所示 ? PS :必须注意的是，第一个图像中的数据帧是pivot_table()
浏览 18提问于2019-10-09得票数 0
回答已采纳
1回答
我有两个数据帧：
item | label
213 'red'
112 'green'
332 'orange'
...
另一个数据帧本质上就像一个字典：
old_label | new_label
'red' 'red and bright'
'orange' 'mild orange'
如何将映射从第二个数据帧应用到第一个数据帧，以获得：
item | label
213 'red
浏览 6提问于2019-11-13得票数 1
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1回答
尝试从一个Pandas数据帧中提取列的切片，转置该切片，并将其插入到不同数据帧中类似大小的行切片中。两个数据帧中的标签和索引不同。对于大型数据帧，我目前正在运行for循环，逐个单元格地复制每个值，但效率非常低。
除了for循环，我已经尝试了.loc，.iloc，与转置，但没有成功。pivot，pivot_table，melt在这里似乎不适用，否则我无法理解如何将它们应用于这个看似简单的问题。
# Two dataframes here
import pandas as pd
import numpy as np
numRng = np.arange(20).reshape((5, 4))
df
浏览 15提问于2019-07-10得票数 1
回答已采纳
我有一个dataframe，其中包含以下列。
df_levels = ["No","window1_level","window2_level","window3_level","window4_level", "window5_level"]
源数据帧：
df_source = pd.DataFrame([[111111,123,103,"window1","window2"], [333333,104,123,"window3","wind
浏览 0提问于2020-11-24得票数 0
我有两个数据帧。
df0
a b
c 0.3 0.6
d 0.4 NaN
df1
a b
c 3 2
d 0 4
我有一个自定义函数：
def concat(d0,d1):
if d0 is not None and d1 is not None:
return '%s,%s' % (d0, d1)
return None
我期望的结果是：
a b
c 0.3,3 0.6,2
d 0.4,0 NaN
如何将函数应用于这两个数据帧？
浏览 0提问于2017-06-09得票数 2
我有一个下面格式的数据帧，
ip_df=pd.DataFrame({'class':['I','II','III'],'details':[{'sec':'A','kinder':'yes'},{'sec':'B'}]
ip_df:
class details
0 I {'sec':'A','kinder':'yes'}
1
浏览 12提问于2019-11-24得票数 1
回答已采纳
我有一个dataframe，其中每一列代表一个用户。我正在尝试删除一个只有NaN和0.000000的any列，这样Username1或第一列就不会包含在数据帧中，而其他列会包含在数据帧中。 这是数据帧： username 1 2 3 4 5
date
2019-01-16 NaN 9.16667 NaN NaN 1.000000
2019-01-17 NaN NaN NaN 1.000000 1.000000
2019-0
浏览 12提问于2019-02-04得票数 3
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我使用以下命令将dataframe转换为json类型： df_json = df.to_json(orient = "records") 但是通过这种方式，我的NaN列被转换为None，而我实际上希望它们为NaN。因此，当我继续向postgres发送数据帧时，将读取NaN列并将其提取为NULL。 当我转换我的数据帧时的结果： no type
1 All
2 None
3 None 然而，期望的结果是： no type
1 All
2 NaN
3 NaN 到目前为止，我已经尝试过： df_json = df.to_json(orien
浏览 83提问于2021-08-30得票数 0
通过读取Mysql表，我使用python panadas创建了一个数据帧。因为我有几个数据类型为INT的列，但其中包含null值。当我创建一个dataframe时，所有这些列的数据类型都变成了float，null的值变成了NaN。
我怎样才能保持它的格式不变。
我试着这样做。
df是初始数据帧，之后是
df2 = df.astype(object).where(pd.notnull(df), None)
但是这样一来，一些列的值就变成了小数。
浏览 14提问于2017-12-13得票数 1
我想将序列添加到数据帧的一行中，但并不是每一列都在数据帧中。如何更改代码：
df = pd.DataFrame(index=[0,1,2], columns = ['A', 'B'])
series = pd.Series(data=[5,3], index=['B', 'C'])
df.loc[0] = series
print(df)
Output:
A B
0 NaN 5
1 NaN NaN
2 NaN NaN
这样它就会自动将缺少的列添加到dataframe中，我得到的结果如下所示
Ou
浏览 25提问于2021-02-28得票数 2
回答已采纳
2回答
在读取NetCDF文件时，我将我的水柱数据存储到数据帧中，以便再次读取。在数据帧中，我提出了缺失值--，这些值也可能被称为“掩码”值。我尝试使用filedata.replace('--','nan')替换它们，但它甚至替换了浮点数，并且我得到了使用nan的整个数据帧。此外，pd.dropna()也不起作用。在读取netcdf时避免这些值，或者在不影响浮点数的情况下用nans替换数据帧中的这些值，有什么好方法呢？以下是我的数据帧的示例部分：
so_1 so_2 so_3
-- -- --
-- -- --
-- -- --
-- --
浏览 4提问于2018-08-28得票数 1
2回答
我有这样一个数据框架：
a = pd.DataFrame({'foo':[1,2,3,'str']})
foo
0 1
1 2
2 3
3 str
我想将数据类型设置为int64：
a['foo'].astype('int32')
但我收到一条错误信息：
ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'str'
如何将意外数据类型设置为NA。在我的例子中，我想返回如下数据帧：
foo
0 1
1 2
2 3
3
浏览 1提问于2018-03-13得票数 0
回答已采纳
1回答
Pandas系列的垂直合并
、、、、
我目前有两个数据帧，它们共享一个公共列，如下所示：
df1 =
Text Val
"This" 1
"That" 2
"Is" 3
"Not" ''
"Working" ''
df2 =
Text Val
"This" ''
"That" ''
"Is"
浏览 8提问于2017-08-02得票数 2
回答已采纳
3回答
Python按节向前填充
、、、
我有一个数据帧，看起来像这样： group_a group_b group_c group_d
0 maintenance 65 green steve
1 maintenance blue Sally
2 maintenance pink Jay
3 helpdesk green Ian
4
浏览 12提问于2021-01-07得票数 1
回答已采纳
提前谢谢你的帮助。
我的python代码读取json输入文件，并将数据加载到数据帧、掩码或配置指定的数据帧列上的更改中，并在最后阶段创建json输出文件。
read json into data frame --> mask/change the df column ---> generate json
投入json：
[
{
"BinLogFilename": "mysql.log",
"Type": "UPDATE",
"Table":
浏览 6提问于2020-12-22得票数 4
1回答
我有一个字典名称date_dict，以datetime日期为关键字，值对应于观察值的整数计数。我将其转换为稀疏序列/数据帧，并希望将其加入或转换为具有连续日期的序列/数据帧。讨厌的列表理解是我的技巧，目的是绕过这样一个事实，即pandas显然不会自动将datetime date对象转换为适当的DateTime索引。
df1 = pd.DataFrame(data=date_dict.values(),
index=[datetime.datetime.combine(i, datetime.time())
浏览 1提问于2012-11-14得票数 17
回答已采纳
我使用的是pandas数据帧。数据包含3032列。所有列都是'object‘数据类型。如何将所有列转换为“float”数据类型？ ? ?
浏览 30提问于2020-12-01得票数 1
回答已采纳
是否可以将数据帧中的列更改为float64，并将一些空值更改为整数dtype？我得到以下错误
引发ValueError(“无法将NA转换为整数”)
浏览 1提问于2015-10-01得票数 4
2回答
我想用同一列的下一个正数和前一个正数的平均值替换负数、NaNs和0。
原始数据帧
a c
0 1 1
1 2 2
2 0 5
3 -3 NaN
4 -1 5
5 3 3
预期输出数据帧为
a c
0 1 1
1 2 2
2 2.5 5 #In Col a --> Mean of 2 and 3 is 2.5 hence 0 replaced by 2.5
3 2.75 5 #In Col a --> Mean of 2.5 and 3 is 2.75 hence ne
浏览 1提问于2021-11-15得票数 2
1回答
我有一个名为percent_dict的dict，其中有17个dfs。 示例dfs Hffpw key percentage
0 step19_without_lof 14.534883720930232 Hflpw key percentage
0 step19_without_lof 14.970930232558139 Bgf key percentage
0 step1_without_lof 1.598837209
浏览 20提问于2019-09-30得票数 1
回答已采纳
数据帧有两列数据帧有两列
df1
col1 col2
A A
B A
B A
C B
C
D
E
E E
F G
G
H
H
这里两列都是对象类型，试图将列2的值与列1的值合并，其中列1的值为null。如何将其应用于大型数据集?我是panads的初学者，试图在这里学习所有的技巧。
预期输出：
col1 col2
A A
B A
B A
C B
C C
D D
E E
E E
F G
G G
浏览 20提问于2020-02-05得票数 0
我有一个带有列‘distance’的pandas数据帧，它的数据类型是‘Float64’。
Distance
14.827379
0.754254
0.2284546
1.833768
我想把这些数字转换成整数(14,0,0,1)。我尝试这样做，但得到错误“ValueError: Cannot convert NA to integer”。
df['distance(kmint)'] = result['Distance'].astype('int')
任何帮助都将不胜感激！！
浏览 2提问于2016-12-08得票数 0
当我想要基于多个条件从数据帧访问一个值时，什么是一种优雅的失败方式：
#Select from DataFrame using criteria from multiple columns
newdf = df[(df['column_one']>2004) & (df['column_two']==9)]
如果不存在满足上述条件的值，那么pandas会返回一个keyerror。如何将NaN值存储在newdf中。
浏览 3提问于2016-06-21得票数 0
我有一个看起来像这样的df1： Symbol Order Shares
Date
2009-01-14 AAPL BUY 150
2009-01-21 AAPL SELL 150
2009-01-21 IBM BUY 400 df2看起来像这样： GOOG AAPL XOM IBM Cash
Date
2009-01-14 NaN NaN NaN NaN NaN
2009
浏览 11提问于2019-03-08得票数 2
回答已采纳
我刚开始使用NaN数据帧，正在尝试找出一种在数据帧单元格内定位pandas值的方法。我在isna()函数中使用了if条件。
我的方法是，如果值为NaN，则打印"value empty“而不是返回布尔值"True”。这是我的方法：
import pandas as pd
x= pd.read_csv("mdata_short.csv", header =[0])
print(x["retail_price"].iloc[12:13])
if x["retail_price"].iloc[12:13].isna() == True:
浏览 0提问于2019-05-27得票数 5
我使用pandas从sql查询和json中获取数据。我检查了两个数据帧，都只有日期，没有时间。当我连接它们时，它会将00:00:00添加到新数据帧中的一个数据帧的日期上。它为什么要这样做。有没有办法。
我正在尝试连接2个dataframes和drop_duplicates，但是除非我在drop_duplicates中指定其他列，否则这会阻止它在date之前正常工作。
浏览 1提问于2020-07-31得票数 0
我的数据帧包含一个分类特征'Street‘，它可以接受两个可能的值'Grvl’或'Pave‘中的一个。我正在尝试在拟合ML算法之前将这个分类特征转换为数值。我的代码如下所示
dataset['Street']=dataset['Street'].map({'Grvl':0,'Pave':1}).astype(int)
我已经用数据帧中出现次数最多的值填充了缺少的值
dataset['Street'].isnull().sum()
我收到以下错误
ValueError
浏览 6提问于2017-07-25得票数 1
我已经建立了一个sprase矩阵和一个数据帧。生成的csr_matrix包含NAN。 我的问题是如何将这些NaN值更新为0。 X_train_1hc = sp.sparse.hstack([X_train_1hc, X_train_df.values]).tocsr() 当我向一个类程序传递浮点数时，我得到的错误输入包含浮点数或无穷大，或者一个对于dtype来说太大的值(‘X_train_1hc’) 1.是否有一个选项/函数/hack来替换稀疏矩阵中的NaN值。这是一个概念性问题，因此没有提供数据。
浏览 33提问于2019-06-10得票数 1
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1回答
我正在尝试从两个源数据帧中获取新的数据帧。第一个将包含数据，第二个将只包含True或False。两者具有相同的列名、相同的列数和相同的行数。
import pandas as pd
data1 = [['Alex',10],['Bob',12],['Clarke',13]]
df1 = pd.DataFrame(data1,columns=['Name','Age'])
data2 = [[True,False],[False,True],[False,False]]
df2 = pd.DataFrame(dat
浏览 0提问于2019-10-31得票数 1
作为数据分析练习的一部分，我正在将excel表格读取到pandas数据帧中。
df = pd.ExcelFile('file.xlsx').parse(0)
nullcounts = df.isnull().sum().to_frame('null_records')
为我的dataframe中的每个序列生成一个计数为null的漂亮帧。但是如果字符串'NA‘出现在一行数据中，我不希望isnull操作返回True。
有没有一种简单的方法可以做到这一点，而不需要为特定的列/数据帧硬编码规则？
编辑:我的源数据中的NAs在读入pandas时似乎被忽略了，因为当
浏览 14提问于2017-02-02得票数 2
回答已采纳
2回答
我有这样的数据帧。
E F
ID A B C D E F
0 0 ABC AAA BCD 1 -
1 1 ABC AAA BCD 4 -
2 2 ABC AAA BCD 6 -
我通过print(type(df['E']))打印数据帧类型，它显示如下输出。
<cla
浏览 7提问于2019-08-05得票数 3
回答已采纳
在我编写专栏的时候，我遇到了一些非常有趣的事情。我对单个列和多列使用pd.DataFrame.isna的方式有两种。当我在多个括号中编写脚本时，pd.df.isna会将整个代码返回给我。
override[override.ORIGINAL_CREDITOR_ID.notna()].shape
override[override[['ORIGINAL_CREDITOR_ID']].notna()].shape
因此，第一行返回3880行并在2.5ms中运行，而第二行返回重写数据帧中的所有行，这也需要3.08s。有什么原因吗？如何避免这种情况，因为我必须使其可配置为在第二个查询
浏览 6提问于2021-07-30得票数 0
回答已采纳
假设数据帧如下：
"?"==missing值
怎样才能找到"?“在python的这个数据帧中，我如何用最好的方法处理这个缺失值？
col1 col2 col3 col4 col5 target
? 1 ? 1 20 0
90 1 47 0 40 1
75 ? 246 ? 15 0
60 1 315 1 60 0
78 0
浏览 3提问于2021-03-03得票数 0
我每次使用Python将一批CSV文件加载到Server表中。每个文件都包含一些自由的文本字段和错误的数据，在尝试插入之前，我会对它们进行修剪和重命名。
通常(大约95%的时间)，代码似乎工作，但是出现异常与下面描述的错误消息。
我感到困惑的是:我的表中只有四列，无法理解它为什么要查找参数7；( b)文本列被加载到nvarchar(max)格式的列中，所以我不希望出现数据类型错误。
我已经检查了源文件以查看哪些行抛出了错误，问题行与成功加载的其他行之间似乎没有明显的区别。
我已经将进程重新调整为只插入JobID (作为bigint)，它可以正常工作，但是一旦引入文本字段，它就会导致错误。
我使
浏览 3提问于2018-12-31得票数 11
回答已采纳
同时，我想在pandas数据帧中创建一个新列，并将它的第一个值设置为一个列表。
我想要转换此数据帧
df = pd.DataFrame.from_dict({'a':[1,2],'b':[3,4]})
a b
0 1 3
1 2 4
进入这一个
a b c
0 1 3 [2,3]
1 2 4 NaN
我试过了：
df.loc[0, 'c'] = [2,3]
df.loc[0, 'c'] = np.array([2,3])
df.loc[0, 'c'] = [[2,3]]
浏览 0提问于2018-01-25得票数 2
回答已采纳
3回答
我有下面的语句，if col1="string1" and col2="string3"然后是newcol="newstring"，如果是col1="stringX"，那么是col2="stringY"然后是newcol="newstringZ"，我该如何将其构建到字典中，以便我可以应用映射函数来使用字典来检查和插入数据帧的新列？
df = pd.DataFrame(
{
'col1': ['string1', 'string1', &
浏览 0提问于2021-10-21得票数 0
2回答
我有一个相对干净的数据集，有两列，没有间隙，快照如下所示：
我运行以下代码行：
correlation = pd.rolling_corr(data['A'], data['B'], window=120)
出于某种原因，这将输出一个数据帧(如下图所示)，其中有很大的间隙：
我个人以前没有见过这个问题，在查看了数据(比代码更多)之后，我不确定问题可能是什么？
浏览 0提问于2017-10-27得票数 1
我有一个数据帧，里面装满了浮点数和NaNs。我需要将所有的小数/浮点数转换为整数。我检查了所有的类型都是整型的，但是到numpy.float64的转换不起作用。这就是数据帧的样子。
目前，我正在使用此代码尝试将所有非non更改为整数，但它不会将数据帧中的浮点数替换为整数。
for i, row in df_cn.iterrows():
for col in df_cn.columns:
cell = row[col]
if isinstance(cell, np.float64) and np.isnan(cell) == False:
浏览 3提问于2020-03-24得票数 0
我是python.Could的新手，你可以在follow上帮助我，我有一个如下的数据框架。a，d，f&g是列名。数据帧可以命名为df1
a d f g
20 30 20 20
0 1 NaN NaN
我需要在没有NaN's的情况下将df1的第二行放入列表中。理想情况下，如下所示。
x=0,1
浏览 50提问于2020-05-15得票数 2
回答已采纳
假设我有一个数据
df = pd.Dataframe({'A': [6,5,9,6,2]})
我也有一个数组/系列
ser = pd.Series([5,6,7])
如何将本系列作为新列插入到现有的df中，但从特定索引开始，而将缺失的索引“填充”为nan (我认为熊猫会自动这样做)。
即。psuedo代码：
insert ser into df at index 2 as column 'B'
示例输出
A B
----------
1| 6 | Nan
2| 5 | 5
3| 9 | 6
4| 6 | 7
5| 2 | Nan
浏览 4提问于2020-04-15得票数 1
回答已采纳
我有一个包含两个DateTime列的Pandas数据帧，一个带有'Start_Date'，另一个带有'End_Date‘。 我想计算一个新的'Mid_Date‘字段(数据帧中每个条目的'Start_Date’和'End_Date‘之间的平均值)，但是对于某些行，'END_DATE’包含'NULL‘(作为文本字符串)。对于这些包含'NULL‘的行，我只需要为新的'Mid_Date’行使用'START_DATE‘。 我不知道如何将其作为function/For循环组合来实现。如果您能给我一些指导，我将不胜感激
浏览 15提问于2020-04-21得票数 1
回答已采纳
1回答
我刚接触pandas，我正在尝试更新基于'Id'列的'Text‘列。
我的数据是这样的[(1,'One'), (0, 'Zero'), (4,'Four'), (3, 'Three')]我在数据中也有一些丢失的id，对于那些丢失的id，我必须将其留空
原始数据帧
Id A Text
0 0 NaN
1 1 NaN
2 2 NaN
3 3 NaN
4 4 NaN
最终数据帧
Id A Text
0 0 Zer
浏览 9提问于2020-05-11得票数 1
回答已采纳
4回答
我有一个数据帧，我想在所有列中搜索文本'Apple‘的值。我知道如何在一列中做到这一点，但如何将其应用于所有列？我想让它成为一个函数，这样下一次我就可以直接使用它在其他dateframes中搜索其他值。
谢谢。
浏览 4提问于2018-12-03得票数 8
我有一个数据框架： mydf = pd.DataFrame({'foo': ['bar', 'NA', 'Bar'], 'bar': ['NA', 'foo', 'NA']}) 我想使用fillna()函数填充'NA‘值。但是，fillna()不会将'NA‘检测为Null/NaN值。 我必须把所有的'NA‘转换成NaN吗？或者有没有办法在我的数据帧中把'NA‘当做NaN？
浏览 27提问于2020-04-03得票数 1
我有一个时间序列数据帧，并希望找到每个记录中的日期与该数据帧中的最后(最大)日期之间的差异。但是获取错误- TypeError：-：'DatetimeIndex‘和'SeriesGroupBy’的不受支持的操作数类型。从错误中可以看出，数据帧不属于允许进行这些操作的“正确”类型。如何避免这种情况，或者可能将数据转换成某种其他格式，以便能够执行操作。下面是再现错误的示例代码
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[54.7,36.3,'2010-07-20'],[54.7,36.3,'2010-07-21'
浏览 1提问于2019-11-19得票数 0
回答已采纳
我有一个数据帧看起来像这样：
user_id date balance
A 1 100
A 2 200
A 3 250
B 2 300
B 3 200
我想为每个用户创建一个新的列，这是今天和前一天的余额差异。
user_id date balance balance_previous_day
A 1 100 NaN
A 2 200 100
A 3 250 50
B 2 300 NaN
B 3 200 -100
我试过了：
df.groupby (['user_id']).apply (lambda x: np.diff (x.balance, 1))
结果将是：
user_i
浏览 0提问于2021-09-27得票数 0
我有一个数据帧，在多个列中记录统计数据。我有一个列名的list：stat_columns = ['Height', 'Speed']。我想合并这些数据，以获得每个id的一行。数据以最新的记录在顶部进行排序。我需要最新的数据，所以我必须使用每列的第一个值，即id。 我的数据帧如下所示： Index id Height Speed
0 100007 8.3
1 100007 54
2 100007 8.6
3 100007 52
4 10
浏览 16提问于2019-03-07得票数 1
回答已采纳
我有一个像这样的数据框
A B C
0 1.232853 -1.979459 NaN
1 NaN 0.394940 1.068890
2 NaN 1.343977 NaN
3 2.125299 -0.649328 -0.211692
4 -0.187253 1.908618 -1.862934
5 2.243432 3.003434 NaN
我想找出每一列中最长的不间断数据序列。对于列A，它是行3:5，对于B是0:5，对于C是3,4。
此外，我如何在整个数据帧上获得相同的想法？在这种情况下，我将得到第3
浏览 0提问于2014-05-07得票数 3
2回答
我有以下数据帧： field value
0 longitude 100
1 altitude 200
2 location China
3 date 20180303
...... 我想将此数据帧转换为以下格式： field string_value int_value datetime_value boolean_value float_value field_type
0 longitude NA NA NA NA
浏览 23提问于2019-03-13得票数 1
回答已采纳
4回答
我有一只熊猫的数据，如下3栏。我想比较每一列，看看这个值是否匹配一个特定的字符串，如果是，用NaN替换该值。
例如，如果数据帧第1列中有5个值：
abcd
abcd
defg
abcd
defg
如果比较字符串是defg，那么数据帧中第1列的最终结果应该是。
abcd
abcd
NaN
abcd
NaN
浏览 1提问于2018-12-17得票数 1
回答已采纳
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