根据列名和最后一个非NaN值压缩pandas数据帧
是指对于一个pandas数据帧（DataFrame），根据指定的列名，将每列中连续的NaN值压缩为一个NaN值，并保留最后一个非NaN值。
在pandas中，可以使用ffill()函数来实现这个功能。ffill()函数会将每列中的NaN值用该列中最后一个非NaN值进行填充。
以下是一个完善且全面的答案：
根据列名和最后一个非NaN值压缩pandas数据帧是一种数据处理技术，用于处理pandas数据帧中的缺失值。在数据分析和机器学习任务中，经常会遇到数据缺失的情况，而这种技术可以帮助我们更好地处理这些缺失值。
优势：
- 数据压缩：通过将连续的NaN值压缩为一个NaN值，可以减少数据帧的大小，节省存储空间。
- 数据完整性：保留每列的最后一个非NaN值，可以更好地保持数据的完整性，避免信息丢失。
- 数据分析：压缩后的数据帧可以更好地用于数据分析和建模，提高分析的准确性和可靠性。
应用场景：
- 时间序列数据：在处理时间序列数据时，经常会遇到缺失值的情况。使用该技术可以更好地处理时间序列数据中的缺失值。
- 实验数据：在科学实验中，数据采集过程中可能会出现数据缺失的情况。使用该技术可以对实验数据进行处理，保证数据的完整性和可靠性。
- 数据预处理：在数据预处理阶段，对于缺失值的处理是一个重要的步骤。使用该技术可以对数据进行预处理，为后续的分析和建模做好准备。
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1回答
我有两个数据帧：
import pandas as pd
# Column contains column name
df1 = pd.DataFrame({"Column": pd.Series(['a', 'b', 'b', 'c']),
"Item": pd.Series(['x', 'y', 'z', 'x']),
"Result"
浏览 0提问于2018-04-19得票数 1
1回答
我有一个脚本，它将嵌套的JSON作为pandas数据帧读取，并向其中添加一个新列，然后将其保存为JSON。 import numpy as np
from pandas.io.json import json_normalize
sample_json = {
"name": {
"emails": [{"address": "clark.kent@example.com"}],
"countries": [{"country": "US"
浏览 18提问于2019-06-06得票数 1
我正在使用：
df.to_csv('file.csv', header=False, mode='a')
将多个pandas数据帧逐个写入CSV文件。
我确保这些数据帧具有相同的列名集。
但是，似乎列顺序将以随机顺序写入，因此我有一个chaos CSV文件。
如何确保新的数据帧将按照以前数据的列顺序写入？
非常感谢
浏览 21提问于2018-08-02得票数 0
2回答
我试图将多个文本文件编译成一个数据框架。但是，当我使用Pandas Concat函数加入数据帧时，生成的数据帧的形状会添加新的列。在下面的代码示例中，数据框架3有12列，而不是8列。为什么？
**Input:**
import pandas as pd
df1 = pd.read_csv('2011-12-01-data.txt',sep = None, engine = 'python')
df2 = pd.read_csv('2011-12-02-data.txt',sep = None, engine = 'python'
浏览 1提问于2017-06-24得票数 4
回答已采纳
2回答
我有一个类似于下面看到的数据帧。 In[2]: df = pd.DataFrame({'P1': [1, 2, None, None, None, None],'P2': [None, None, 3, 4, None, None],'P3': [None, None, None, None, 5, 6]})
Out[2]:
P1 P2 P3
0 1.0 NaN NaN
1 2.0 NaN NaN
2 NaN 3.0 NaN
3 NaN 4.0 NaN
4 NaN NaN 5.0
5 NaN
浏览 12提问于2019-01-07得票数 1
我有一个大型的pandas数据帧，它在整个数据帧中包含不同数量的列。下面是一个示例：Current dataframe example 我想根据数据帧的列数将其拆分成多个数据帧。 示例输出图像如下：Output image 谢谢。
浏览 12提问于2019-10-13得票数 1
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
2回答
Python新手。
在R中，可以使用dim(...)获得矩阵的维数。Python Pandas中对应的数据帧函数是什么？
浏览 6提问于2012-12-18得票数 94
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1回答
我有两个pandas数据帧，每个数据帧中有一列，如下所示：
df1 df2
Price volume
20 200
12 50
43 10
45 5
当我尝试使用以下命令合并两个数据帧时: new_df =pd.concat(数量，价格，axis=1)
Volume Price
3 20
浏览 3提问于2020-11-17得票数 0
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
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我最近开始使用pandas数据透视表功能，并希望在输出中添加额外的数据。我现在有下面的数据框
数据帧：
我想在最后一列旁边多加一列，这将给出12个月的费用预测，即平均*12。
结果数据帧：
提前感谢同行python专家的帮助。
浏览 2提问于2020-07-31得票数 0
我有一个熊猫数据框架，我从google sheet上看到的。然后我使用以下命令添加了tag列： df['tag'] = df.filter(like = 'Subject', axis = 1).apply(lambda x: np.where(x == 'Y', x.name,'')).values.tolist()
df['tag'] = df['tag'].apply(lambda x: [i for i in x if i!= '']) 生成的示例DataFrame：
浏览 19提问于2021-11-02得票数 2
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我有以下数据帧
np.random.seed(42)
dataframe = pd.DataFrame({'score': np.random.poisson(42, 100000)})
并创建了dask数据帧：
dask_df = dd.from_pandas(dataframe, npartitions=10)
并在这两个服务器上运行describe方法
dataframe.describe(percentiles=[.25, .5, .75, .85, .9]).score.to_frame().T
结果是：
count mean s
浏览 12提问于2018-12-06得票数 1
我正在尝试将一个数据帧的内容附加到另一个数据帧中。下面是我正在使用的基本示例： import numpy as np
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'Id': ['001','001','001','002','002','002','004','004'],
'Date':['2020-01-01','2020-0
浏览 19提问于2020-08-25得票数 0
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我有这样的数据帧：
数字12出现在第一位。如果我问:在2016年8月1日之后，数字12从数据帧中消失了多久？答案应该是:4次。你怎么用熊猫呢？
浏览 2提问于2016-12-14得票数 1
1回答
如何使用dask找到数据帧的长度？
例如，在熊猫中，我可以这样做：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.normal(0, 1, (5, 2)), columns=["A", "B"])
print df['A'].count()
print df
输出：
5
A B
0 1.538531 0.424717
1 -0.929843 1.323648
2 -1.283680 0.056199
3 -0.641
浏览 0提问于2018-05-28得票数 6
3回答
在Pandas数据帧中，我想过滤掉所有超过2个NaN的行。
本质上，我有4列，我只想保留那些至少有2列有限定值的行。
有人能建议一下如何实现这一点吗？
浏览 10提问于2014-04-22得票数 9
回答已采纳
2回答
如何为熊猫数据帧的每一列返回最后一个非nan值的行索引位置，并将这些位置作为熊猫数据返回？
浏览 3提问于2014-08-18得票数 5
回答已采纳
不确定这是不是一个合适的问题，但我想知道什么是最好的(最简单的？)做到这一点的方法是。
当我向Python语言中的statistics.mean()函数传递空列(或字符串)时，我希望返回一个NaN(而不是数字)值。所以，就像这样：
variable_mean = statistics.mean(data[column_name])
我希望variable_mean变量在pandas数据帧有数据点时等于平均值，当它为空时等于NaN (我有一个for循环，每次迭代都有不同行数的数据帧，有时没有行)。
也许我只需要这样做：
if len(data) == 0:
variable_name =
浏览 10提问于2019-11-13得票数 0
回答已采纳
9回答
我正在研究一个机器学习问题，在这个问题中，特征中有许多缺失值。有100个特征，我想删除那些有太多缺失值的特征(可能是缺失值超过80%的特征)。我如何在Python中做到这一点？
我的数据是Pandas数据帧。
浏览 1提问于2017-08-05得票数 9
我有两个数据帧，如下：
df1：
A B C D E
0 8 6 4 9 7
1 2 6 3 8 5
2 0 7 6 5 8
df2：
M N O P Q R S T
0 1 2 3
1 4 5 6
2 7 8 9
3 8 6 5
4 5 4 3
我从df1中取出了一段数据，如下所示：
>data_1 = df1.loc[0:1]
>data_1
A B C D E
0 8
浏览 18提问于2020-05-13得票数 2
回答已采纳
我有一个很大的txt文件，格式如下：
0
1
2
3
4
La situacion es preocupante
5
6
Radio es parte de la vida
7
Dejare de querer muy pronto
我需要生成一个pandas数据帧，如下所示：
Texto
0 NaN
1 NaN
2 NaN
3 NaN
4 La situacion es preocupante
5 NaN
6 Radio es parte de la vida
7 Dejare de querer muy pronto
使用以下代码，我得到了一个不正确的输出：
import pandas
浏览 4提问于2018-12-05得票数 1
我有一个具有多次出现特定值的pandas数据框。我希望删除所有重复的值或替换为NaN，并最终获得具有任意数量的唯一值的列的名称。Pandas drop_duplicates函数只删除有重复值的行，但我想删除数据框中的值/单元格。对此有解决方案吗？
根据下面的输入数据帧，除了列"02“的第一行之外的所有值在数据帧中都有重复出现，所以列"02”就是我想要的。如果问题不清楚，请告诉我。谢谢。
DF: 02 03:10 03:02 03:02:09 0 6716 45355 45355 45355 1 4047 4047 7411
浏览 56提问于2019-04-02得票数 1
回答已采纳
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
2回答
我有以下数据帧(为简洁起见，返回的时间序列被截断)：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'return':np.array([np.nan, np.nan, np.nan, 0.015, -0.024, 0.033, 0.021, 0.014, -0.092])})
我试图在第一次返回前的最后一个基数开始索引(即“NaN - 100”)，同时保持100值之前的NaN不变(从附加到现有数据帧和绘图的角度考虑)。
我只找到了一种在返回向量中没有NaN时创建所述索引的方法：
df['index
浏览 23提问于2021-03-18得票数 1
1回答
我正在尝试使用.sum()和pandas对数据帧中的列的值进行求和。但是，对于数据类型为“float64 64”的所有列，pandas将返回“0.00”。对于设置为整数的列，它似乎工作得很好。 这是我到目前为止尝试过的： df = pd.read_csv(csv_file, delimiter=';')
df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0) *#I want to convert values to numeric*
print(df['UE'].dtype) *#I p
浏览 6提问于2021-03-17得票数 0
1回答
创建缺少值的数据框架
、、、、
我想要创建一个表并用我的数据填充缺失的值。
数据如下所示：
{'A': 0, 'C': 0, 'D': 0, 'E': 0, 'F': 0, 'G': 0}
{'A': 0, 'B': 0, 'C': 0, 'D': 0, 'E': 0, 'F': 0}
我想把数据转换成缺少值的熊猫数据框架。
A B C D E F G
1 0 na 0 0 0 0 0
2 0 0
浏览 6提问于2022-09-07得票数 1
回答已采纳
1回答
我有一个很奇怪的(至少对我来说是这样，因为我还是个初学者)。不管怎样，我有一个由excel文件制成的pandas数据框架。
df = pd.read_excel(excel_file_path_from_db, engine='openpyxl', sheet_name='Sheet1', skiprows=1)
直截了当地说，它是有效的。然后我做了一些数字运算，在excel文件中添加了几列，并在本例中使用openpyxl对其进行了更新。在数字处理之后，我使用openpyxl保存了excel文件。
wb.save(excel_file_path_from_db)
浏览 0提问于2021-04-24得票数 0
我目前正在开发一个糟糕的DataFrame。
我循环遍历每列中的每个值，当传入某个值时，我会尝试将值向右移动。例如
这是我正在处理的数据帧，对于第5列，如果传递了字符串"Pubmed reference:“，我会尝试将右侧的其余值移位一定的量。我看到有一个pandas shift函数，但它似乎是通过参数值period来移动整个列值。
我想像这样改变它
我能做些什么来做到这一点呢？
浏览 4提问于2020-02-11得票数 0
我有一个pandas Dataframe，其中包含了一段时间内交易员的头寸，我是这样创建的： history = pd.read_csv(r"history.csv")
history = DataFrame(history, columns=['Symbol', 'Size', 'Entry Price',
'Mark Price', 'PNL (ROE %)', 'Last Position Upd
浏览 6提问于2021-05-01得票数 2
回答已采纳
我想使用dataframe.pivot()从pandas数据帧创建一个数据透视表，不仅包括数据帧列，还包括数据帧索引中的数据。找不到任何说明如何做到这一点的文档。有什么建议吗？
浏览 0提问于2014-02-08得票数 5
2回答
我正在尝试计算数据帧中每一列的最大和最小长度，该数据帧中有一些缺失值。Pandas将这些缺失值视为"NaN“，并将长度计为3。如何在计算最大和最小长度时完全忽略缺失值？下面是我的代码： import pandas as pd
columnname=[]
maxColumnLenghts = []
minColumnLenghts=[]
for colname in df.columns:
columnname.append(colname)
for col in range(len(df.columns))
浏览 51提问于2020-11-06得票数 1
回答已采纳
我有一个pandas数据帧，我想在数据帧的末尾添加一行以显示每列的平均值；但是，由于Col2、Col3和Col4中的平均值，NaN函数无法返回列的正确平均值。如何解决此问题？ Col1 Col2 Col3 Col4
1 A 11 10 NaN
2 B 14 NaN 15
3 C 45 16 0
4 D NaN 16 NaN
5 E 12 23 5 附注:这是取平均值
浏览 23提问于2020-01-12得票数 1
回答已采纳
1回答
我的每一行数据中的最后两个实数都是用误差测量的。我想用np.NAN替换它们。实数的数目随行而异(也就是说，每行已经有不同数量的NAN)。列标题表示测量号，索引是一个在单元格中的实验trial.Values，等于测量读数。有些试验的测量读数比其他的要多；因此，有些行的测量读数比其他的多。下面的代码创建了一个类似于我的数据框架。
import pandas as pd
import numpy as np
data = np.array(([1,2,3,4,5,2,np.NaN],
[2,2,3,2,3,np.NaN,np.NaN],[4,4,5,1,np.NaN,np.
浏览 0提问于2018-04-24得票数 2
回答已采纳
我是熊猫图书馆的新手，用熊猫做一些关于泰坦尼克号生存数据的分析。在数据集中，年龄列中有一些单元格没有值，因此它们在数据框架中显示为'NaN‘。所以我试图用男性的平均年龄和女性的平均年龄来代替这些细胞。首先我试了这个
df[ df.Sex == "male"]['Age'].fillna( df[ df.Sex == "male" ]['Age'].mean())
好的，它可以工作，但在以后打印时不会改变数据帧中单元格的值，所以我尝试了以下方法
df[ df.Sex == "male"]['Age&#
浏览 9提问于2015-06-29得票数 1
回答已采纳
我有以下csv文件和记录：
A 1，B2，C 10，D 15
A 5，D10，G2
D 6，E 7
H7，G8
我的列标题/名称是: A，B，C，D，E，F，G
因此，在使用"read_csv“之后，我的初始数据成为：
A B C D E F G
A 1 B 2 C 10 D 15 NaN NaN NaN
A 5 D 10 G 2 NaN NaN NaN NaN
D 6 E 7 NaN NaN NaN NaN
浏览 5提问于2016-09-22得票数 0
我有两个pandas数据帧，第一个数据帧有两列，假设它们是键和值，第二个数据帧只包含键，我想在第二个数据帧中添加一个新列。此列的值应该是第一个数据帧中匹配的键的值
df = pd.DataFrame({'vi' : ['a','b','c','d','e'],'s':[2,5,7,0,1]})
tf = pd.DataFrame({'vi' : ['b','d','c','a','e'
浏览 0提问于2015-12-22得票数 0
假设我有一个简单的Dataframe。 import pandas as pd
data1 = [12,34,'fsdf',678,'','','dfs','','']
df1 = pd.DataFrame(data1, columns= ['Data'])
print(df1)
Data
0 12
1 34
2 fsdf
3 678
4
5
6 dfs
7
8 我想要删除所有的数据，除了我想保留在第一行的列中的最后一个值。它可以是一个有数千行的列。
浏览 69提问于2020-10-28得票数 1
回答已采纳
如何在pandas数据帧中填充NaN值？我的数据是这样的
id state zone
xxx AP south
xxx AP
xxx AP
xxx AP
xxx delhi north
xxx delhi
xxx delhi
xxx delhi
xxx delhi
基于已知zone只属于state的AP列，如何在south列中填充缺失的值，如何使用pandas来填充值？
浏览 4提问于2020-01-21得票数 0
2回答
我有一个包含3列的DataFrame，这样每一列都可以有一个值NaN。我想根据这3个值填充第4列，以便对这些列应用or操作:如果第一列不是NaN，则获取它的值，否则检查第二列，依此类推。因为NaN值不是False，所以不能按原样使用or运算符。这是我附带的代码，但它不是Pythonic式的或者Pandas式的。有没有内置的函数可以做到这一点？或者，如果你有任何其他的建议？ import pandas as pd
import numpy as np
nan = np.NaN
df = pd.DataFrame({"a": [nan, 1, nan], "b"
浏览 22提问于2021-07-06得票数 1
回答已采纳
1回答
这就是我如何使用pandas读取和创建数据帧 def get_sheet_data(sheet_name='SomeName'):
df = pd.read_excel(f'{full_q_name}',
sheet_name=sheet_name,
header=[0,1],
index_col=0)#.fillna(method='ffill')
df = df.swapaxes(axis
浏览 95提问于2021-11-22得票数 0
回答已采纳
在PySpark中是否有与pandas info()方法等效的方法？
我正在尝试获取有关PySpark中数据帧的基本统计信息，例如:列数和行数、空值数、数据帧大小
pandas中的Info()方法提供了所有这些统计信息。
浏览 4提问于2017-06-08得票数 6
假设我正在使用另一个数据帧(df2)更新我的数据帧
import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.DataFrame({'axis1': ['Unix','Window','Apple','Linux'],
'A': [1,np.nan,1,1],
'B': [1,np.nan,np.nan,1],
'C': [np.na
浏览 1提问于2014-04-16得票数 3
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
我使用以下命令创建了一个Pandas数据帧： df = pd.DataFrame(index=np.arange(140), columns=np.arange(20)) 这给了我一个140行20列的空数据帧。 我有另一个有120列和20行的数据帧，我称之为df2。我想添加这些行来填充df，但仍然保留140x20的形状。 当我使用：newdf = df.append(df2)时，我得到了一个有280行和20列的数据帧。
浏览 18提问于2021-01-21得票数 0
回答已采纳
我有一个由11列和1行组成的pandas数据帧。我需要最终的输出结果： Type ID From To
XYZ 999 Tony Andy 至： Type|XYZ
ID|999
From|Tony
To|Andy 结果将被导出到一个txt文件，我相信我可以管理它。 谢谢!
浏览 15提问于2019-01-17得票数 0
1回答
我有一个数据集，它只有一个列。我想将该列切割成多个数据格式。
我使用一个for循环来创建一个列表，其中包含了我想要切割数据的位置的值。
import pandas as pd
df = pd.read_csv("column.csv", delimiter=";", header=0, index_col=(0))
number_of_pixels = int(len(df.index))
print("You have " + str(number_of_pixels) +" pixels in your file")
n
浏览 1提问于2018-10-05得票数 0
回答已采纳
1回答
对于我的项目，我需要序列化pandas数据帧。这是序列化pandas数据帧的最佳方式。我有一个非常大的数据框架。我正在考虑以下格式，但每种格式都有saome限制。
Pickle : issues with very large dataframe.
hdf5 : issues with mixed datatypes
csv : ok, but have very large size
浏览 1提问于2018-03-12得票数 1
我正在尝试使用MysqlDB向mysql数据库中写入一个Pandas数据帧(或者可以使用numpy数组)。MysqlDB似乎不理解' nan‘，我的数据库抛出一个错误，说nan不在字段列表中。我需要找到一种方法将'nan‘转换为NoneType。
有什么想法吗？
浏览 1提问于2013-01-05得票数 206
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