用Julia0.6.2替换DataFrame中缺少的值时出现的问题
在使用Julia0.6.2替换DataFrame中缺少的值时可能会遇到以下问题：
- 缺少的值类型不匹配：当要替换的缺少的值的类型与替换值的类型不匹配时，会出现类型错误。在处理这种情况时，可以使用类型转换函数将值转换为正确的类型，然后再进行替换。
- 缺少的值位置错误：如果要替换的缺少的值的位置错误，可能会导致替换失败或替换到错误的位置。在处理这种情况时，可以使用DataFrame的索引功能来确保替换操作发生在正确的位置。
- 缺少的值替换失败：有时候，即使使用了正确的替换方法，替换操作仍然可能失败。这可能是由于DataFrame的结构问题或其他未知原因引起的。在处理这种情况时，可以尝试重新构建DataFrame或使用其他替换方法来解决问题。
总结起来，解决替换DataFrame中缺少的值时出现的问题的关键是确保类型匹配、位置正确，并尝试不同的替换方法。以下是一些相关的腾讯云产品和链接，可以帮助您更好地理解和解决这个问题：
- 腾讯云服务器（CVM）：提供稳定可靠的云服务器，用于运行和管理Julia程序。链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 腾讯云数据库（TencentDB）：提供高性能、可扩展的数据库服务，可用于存储和管理DataFrame数据。链接：https://cloud.tencent.com/product/cdb
- 腾讯云人工智能（AI）：提供各种人工智能服务和工具，可用于数据分析和处理，以及解决相关问题。链接：https://cloud.tencent.com/product/ai
请注意，以上链接仅供参考，具体选择和使用腾讯云产品应根据实际需求和情况进行。
相关·内容
我有一个熊猫DataFrame的多层次指数。我想按索引级别之一进行排序。它有浮点值，但偶尔也有几个空字符串，我想要被认为是nan。
df = pd.DataFrame(dict(x=[1,2,3,4]), index=[1,2,3,''])
df.index.name = 'i'
df.sort_values('i')
TypeError: '<' not supported between instances of 'str' and 'int'
解决这个问题的一种方法是用nan替换空
浏览 3提问于2020-06-30得票数 0
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我有一个有点复杂的动作，我需要表演。我有一个dataframe:让我们称它为df1，列为"a“。它的一些值出现在df2中--另一个dataframe，在一个名为"b“的列中。如果某个值在df2中的"b“中，我想用来自df3的值替换它们，列"c”中的行号与与"a“中值匹配的"b”中的行号相同。如果值在"b“中，我想用”常数“替换它。任何值都可以在每列中出现一次以上。
所以如果
a = [r,t,y,u,i,t]
b = [q,u,n,r,z,d,e,r,t,r]
c = [1,2,3,4,5,6,7,4,9,4]
constant = 20
浏览 0提问于2019-03-31得票数 1
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我有一个下面的数据框架。 y = pd.DataFrame(np.zeros((10,1), dtype = 'bool'), columns = ['A'])
y.iloc[[3,5], 0] = True
A
0 False
1 False
2 False
3 True
4 False
5 True
6 False
7 False
8 False
9 False 我希望从上面的dataframe中找到'True‘的地方开始，将接下来的三行设置为'True’。预期结果如下图所示。 A
0
浏览 16提问于2021-02-09得票数 1
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目前我有一个这样的字典：{'axin': ['GAUAUG', 'AAAUGC', 'AAAUGC', 'GUCAUG', 'UUUGAU', 'UUUGAU'], 'hedgehog-protein': ['ACUGGC', 'GUCAUG', 'UUUGAU'], 'pangolin': ['GAACAC', 'GAAAGA', 'UUUGAU',
浏览 6提问于2019-03-11得票数 2
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我有一个有71列30597行的dataframe。我想用1替换所有非nan条目，用0替换nan值。
最初，我尝试了对dataframe的每个值执行-循环，这花费了太多的时间。
然后，我使用了data_new=data.subtract(data)，这意味着将数据的所有值减去到自己，这样我就可以使所有的非空值为0。但是，当dataframe有多个字符串条目时，出现了一个错误。
浏览 12提问于2016-05-31得票数 33
这是我的设置:我使用Django并从django rq-worker调用julia。使用辅助线程可以避免线程问题，因为没有其他线程。
在“朱莉娅”中，我使用多重处理来进行计算，一些花哨的技术。所以一切都很好。
如果我启动django和这个工人，我可以计算一次。一切都很好。但是第二次，用不同的数据，我得到了这个错误。
┌ Error: Error adding value to column :t.
└ @ DataFrames ~/.julia/packages/DataFrames/nxjiD/src/dataframe/dataframe.jl:1644
在此之后，计算一直运行到最后，然后
浏览 1提问于2021-06-01得票数 1
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基本上，我试图创建的列可以记录一个字母出现的次数。例如，如果我有一个“A”、“B”、“AA”、“AB”、“ABB”的列表
我会得到一个输出
A | B
---------------
1 | 0
0 | 1
2 | 0
1 | 1
1 | 2
最后，我希望能够与熊猫DataFrame进行更多的比较。到目前为止，我已经成功地正确地生成了列，但我似乎不知道如何将这些条目放入其中。
import numpy as np
import pandas as
浏览 5提问于2019-11-29得票数 1
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我有两个不同的数据帧，在第一个数据帧中，我有唯一的ids，在第二个数据帧中，我有与唯一数据帧相同的ids，它们可能会多次出现，有些可能不会出现。 我想计算一下每个id在dataframe 2中重复的次数，然后与dataframe 1合并到相应的id中。 数据帧1： id_unique name
400 t1
450 t2
300 t10
600 t20
650 t30 数据帧2： id other_columns
400 s1
400 s2
650 s3
600 s4
600 s5
60
浏览 38提问于2021-06-17得票数 0
我是新来的。我用下面给出的代码移除z分数的异常值。我面临的问题是，当我移除异常值时，它仍然留下一些值作为异常值。有人能解释一下为什么会这样吗？Z-得分不是一种从数据中删除所有异常值的可靠方法吗？
我正在计算z-得分第二次，以知道是否还有任何数据点。
for feature in numerical_features:
data = pd.DataFrame(housing[feature], columns=[feature])
data = data.copy()
z_scores = np.abs(stats.zscore(data[feature]))
pri
浏览 1提问于2021-06-19得票数 1
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我正面临着熊猫数据处理的问题。实际上，我的Dataframe包含3列：DATE_TIME、SITE_NB、VALUE。对于某些SITE_NB，有缺少的行。例如：
DATE_TIME;SITE_NB; VALUE
2011-01-03 01:00; 1; 10.7
2011-01-03 04:00; 1; 3.2
2011-01-03 05:00; 1; -2.1
因此，在这里，2011-01-03 00:00、2011-01-03 02:00和2011-01-03 03:00的行丢失了。我想要的是用相同的SITE_NB (=1)和VALUE (=NaN)添加这些行
我想对我的数据中的所有
浏览 0提问于2018-09-23得票数 0
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如何使用基于A列的dataframe df2替换来自df1的数据 df1 = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, 0, 4],'B': [5, 6, 7, 5, 9],'C': ['a', 'b', 'c', 'a', 'e'],'E': ['a1', '1b', '1c', '1a', '1e']})
df2 = pd.DataFrame({
浏览 32提问于2020-01-27得票数 0
1回答
替换列向量的缺失值
、、、、
在一个dataframe中，我有两个分类变量，比如dataframe的qs和vr。这个dataframe相当大，但是假设qs中有100个不同级别的数据，而不需要遵循模式。列向量vr --正如我所说的，也是一个范畴变量--有一些缺失的值。
我想要做的是根据vr中相应的类别或值标记qs中存在的缺失值。
，我知道是一个先验的，它是qs中的9个不同类别，vr缺少这些值。比方说，qs中的一个类别的标签是102，对于qs中的这个类别，vr中缺少值。
所以，我想要做的是
如果qs==102中的类别/标签/值设置为vr==Greece
如果qs==250中的类别/标签/值设置为vr==Italy
浏览 6提问于2016-09-25得票数 1
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我有以下熊猫DataFrame：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1, 100, 1.1],
[2, float('NaN'), 0.97],
[3, float('NaN'), 1.1],
[4, float('NaN'), 1.2],
[5, float('NaN'), 1]], columns=['day'
浏览 7提问于2020-03-03得票数 1
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出于好奇，df**x和df.pow(x)有什么区别？
有一个带有一个名为values的列的dataframe df，您可以这样做：df.values ** 2或df.values.pow(2)来计算整个列的幂为2。我知道您可以在使用DataFrame.pow时更改轴。但是在表现上有什么不同吗？改变权力会影响表演吗？
df = pd.DataFrame([1.,2])
df**2
df.pow(2)
我阅读了x**y和x.pow(y)之间的区别从math-module 的讨论。
浏览 3提问于2022-08-31得票数 0
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我想要一个dataframe有以下几个列：
columns=['index', 'count_1','count_2', 'count_3', 'count_4', 'count_5']
因此，如果给定的数据没有，例如，“count_2”，我希望将count_2添加到所有值=0的数据格式中。
如果这个dataframe有另一个列不在columns列表中，我想删除整个列。
示例：
输入数据：
'index' 'count_1','count_2'
浏览 2提问于2022-12-02得票数 -1
1回答
从数据框中提取值
、、
第一个和第二个数据帧如下：
import pandas as pd
d = {'0': [2154,799,1023,4724], '1': [27, 2981, 952,797],'2':[4905,569,4767,569]}
df1 = pd.DataFrame(data=d)
和
d={'PART_NO': ['J661-03982','661-08913', '922-8972','661-00352','661-06291','&#
浏览 0提问于2018-08-15得票数 1
检查来自df1的列'esn‘。如果发现两行之间有任何不同之处，则生成另一个数据帧df2。df2仅包含变更前和变更后信息 >>> df1 = pd.DataFrame([[2014,1],[2015,1],[2016,1],[2017,2],[2018,2]],columns=['year','esn'])
>>> df1
year esn
0 2014 1
1 2015 1
2 2016 1
3 2017 2
4 2018 2
>>> df2 # ne
浏览 12提问于2019-06-11得票数 2
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我有一个数字的熊猫DataFrame (int和floats)，它为所有列生成一个浮点数的数据类型。或者我是这样想的。
这些表是OCR扫描EXCEL的结果。在某些情况下，由于扫描不好，会出现ascii或word值。
如何对所有列、DataFrame中的所有值执行默认的str值-999999？
我遇到的问题是pd.replace()函数似乎是特定于字符串的。
谢谢!
浏览 0提问于2018-04-20得票数 2
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我用熊猫来合并两个数据。我想向现有的dataframe one添加新的列，如下所示。请帮我做这个。
第一：
Name Status Dummy
Kumar Done 1
Shankar Progress 1
Shankar Done 2
sekar no 0
二：
Name Status Remarks Temp
Shankar Progress Good 5
Shankar Done Very 6
预期结果：
Name Status Dumm
浏览 0提问于2018-12-05得票数 1
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1回答
当"True“时，如何用该单元格的索引名替换布尔数据name (True/False)中的所有单元格？例如：
df = pd.DataFrame(
[
[False, True],
[True, False],
],
index=["abc", "def"],
columns=list("ab")
)
以下列形式出现：
df = pd.DataFrame(
[
[False, abc],
[def, False],
],
浏览 4提问于2020-03-16得票数 1
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1回答
我正在使用Scikit--学习为我的数据集计算丢失的值，但是看看数据集中我的一个特性的最大值，很明显，这些缺失的值被错误地估算了。首先，我使用一个熊猫函数来查看数据集中功能的最大10个值。
ofData = mergeData.iloc[:, 3]
print ofData.nlargest(10)
它的输出是
124 4.0
128 4.0
146 4.0
147 4.0
177 4.0
240 4.0
253 4.0
310 4.0
360 4.0
361 4.0
这是正确的，我知道这是这个功能的最大可能值
浏览 1提问于2017-04-29得票数 0
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在python中的python中，用列和索引来替换值非常简单。
示例DataFrame：
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [200, 300, 400]})
A B
0 1 200
1 2 300
2 3 400
替换值就像下面这样简单：
df['A'][0] = 800
A B
0 800 200
1 2 300
2 3 400
如何在Danfo DataFrame中按列和索引替换值？
浏览 6提问于2021-02-24得票数 1
我试图用空格替换数据帧中的字符"(“和")”，但出现了一个错误：
error: unbalanced parenthesis at position 1
这是我的代码：
df['ytest']=df['ytest'].str.replace("(","")
df['ytest']=df['ytest'].str.replace(")","")
下面是dataframe的示例：
| ytest
浏览 2提问于2021-06-28得票数 1
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我想要转换成日期，在dataframe中有一个列。列的值为DDMONYYY或DD Month YYYY 00:00:00.000 GMT。例如，dataframe中的一行可以具有值31DEC2002，下一行可以具有31 December 2015 00:00:00.000 GMT。我认为这就是为什么在尝试使用pd.to_datetime或datetime.strptime将列转换为日期时出现错误的原因。
有人有什么想法吗？如有任何帮助/建议，我将不胜感激。
浏览 2提问于2019-12-06得票数 1
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1回答
我希望更改pandas的默认行为，以使用其他float('nan')填充空元素，而无需修改源代码。在使用NaN创建了DataFrame之后，我可以轻松地替换DataFrame.fillna()，但是我希望在所有DataFrames被实例化之前更改它们的行为。
在我的应用程序中，我使用一个库，由于某种原因，如果float('nan')出现在Python中，它会崩溃，所以我的想法是更改pandas默认填充，使float('nan')永远不会出现。有办法改变默认行为吗？
编辑：
我试过pd.set_option('mode.use_inf_as
浏览 13提问于2019-10-03得票数 1
1回答
熊猫取代NaN的价值
、、、
我有以下数据：
# dictionary with list object in values
details = {
'Name' : ['D', 'C', 'F', 'G','A','N'],
'values' : ['21%','45%','10%',12,14,15],
}
df = pd.DataFrame(details)
列值的值在%中，但是，有些值最初保存为字符串，符号为%，而有些则保存
浏览 0提问于2022-03-28得票数 1
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1回答
我试图用Python来计算数据文件中对象变量的长度。我的许多变量都是带有缺失值的字符串，不幸的是，当我试图计算缺失值的长度时，它显示为3(因为它将"Nan“作为一个3个字符值)。
下面是我正在使用的代码：
df_string_mean_with_na = pd.DataFrame(df_string.applymap(len).astype(int).mean().to_dict(), index=[df_string.index.values[0]])
其中df_string是我的起始数据，我试图计算每个列的平均值长度。我想把对象变量的缺失值的长度计算为0，有办法吗？
浏览 3提问于2019-10-02得票数 1
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我有一个时间序列数据，我分组，我想把所有组的数值列相加在一起。
备注：这不是单个组的列的聚合，而是组对象中所有数据的对应单元格的总和。
因为它是时间序列数据，所以在Region和Region_Code这样的数据格式中，有几列本质上是相同的，而Time本身在数据格式中也是一样的。
我的伪码是-
Region_CodeSelect只有分组对象的数值列Make Region list 通过迭代区域列表调用组对象中的数据，sum则生成Region、Region_Code和Time等其他列。
但是问题是，当我用一个空的dataframe添加被调用的dataframe时，所有东西都变成空/空，所以最终我什
浏览 3提问于2020-08-27得票数 1
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我认为我的问题很容易理解，但我不知道如何在没有循环的情况下高效地完成这个任务。
我的数据集(已按ID和值排序)具有ID、一些功能和一个值列(整数)，我的目标是从第一次出现起就保留所有具有相同ID的连续值，如果只有一个ID，则保留该ID。
我认为用一个例子更容易理解，所以让我向您展示，我的数据集如下所示：
d = {'Id': [1, 1, 1, 1, 2, 3, 3, 3], 'Feature': ['F1', 'F1', 'F1', 'F1', 'F2', 'F3'
浏览 2提问于2021-02-23得票数 1
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我试着用每一栏的随机数据来填写熊猫的数据，而这些随机数据出现在每一栏中，而每一栏都会显示出这种随机数据的频率。我有这个：
def MissingRandom(dataframe):
import random
dataframe = dataframe.apply(lambda x: x.fillna(
random.choices(x.value_counts().keys(),
weights = list(x.value_counts()))[0]))
r
浏览 0提问于2020-12-01得票数 3
我有两个数据处理程序，df1和df2
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame([["name_"+str(i) for i in range(10)], list(range(10))]).transpose()
df1.columns = ["Name", "Score"]
df2 = pd.DataFrame([["name_"+str(i) for i in range(2,7)], list(range(12,17))]).transpose()
df2.columns = [&#
浏览 1提问于2019-10-11得票数 1
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1回答
我是python和数据科学的初学者。我正在学习熊猫。我有一个数据帧，我想替换里面的几个值。我已经设法用找到了一个基本的代码(这非常有用)，但是我必须替换的值越多，我拥有的代码行就越多。看看这个：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'name': ['Bob', 'Jane', 'Alice'],
'sport': ['tennis', 'football', 'basketball']
浏览 2提问于2018-07-17得票数 0
3回答
我试图设置一个Dataframe，它包含一个叫做频率的列。该列应该显示值在每一行中的特定列中出现的频率。就像这样：
Index Category Frequency
0 1 1
1 3 2
2 3 2
3 4 1
4 7 3
5 7 3
6 7 3
7 8 1
这只是
浏览 1提问于2019-10-01得票数 2
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1回答
我有一个熊猫DF的样本： df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,size =(6,2)),columns=["A","B"])
df.loc[2,"B"]=np.NaN
df 示例DF： A B
0 5 0.0
1 4 8.0
2 6 NaN
3 8 9.0
4 4 7.0
5 5 4.0 我正在尝试以DataFrame格式获取整个DF的mean： pd.DataFrame(df.mean(axis=0)).transpose() 操作：
浏览 46提问于2020-10-15得票数 2
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1回答
我是机器学习的新手，我正在努力学习和成长。我偶然发现了这个问题。我有一个包含以下列的dataframe：
ispublicaccount country_AE country_SA age
现在，i帐户包含一些丢失的数据，年龄(我想找出丢失的年龄)也包含丢失的数据。
如何创建机器学习模型来预测丢失的年龄值？
我有原始数据: df_simplified
ispublicaccount|country_AE|country_SA|age|
1 1 0 |41
2 1 0
浏览 2提问于2022-04-23得票数 0
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在Python里，
如何最好地将多列DataFrame
中每列的所有行组合为一列，
用“\”分隔符分隔
包括空值
import pandas as pd html = 'https://en.wikipedia.org/wiki/Visa_requirements_for_Norwegian_citizens' df = pd.read_html(html, header=0) df= df[1] df.to_csv('norway.csv)
浏览 2提问于2018-12-05得票数 1
如果我有一个列表，并将其转换为dataframes
lista=[1,2,3]
print(pd.DataFrame(lista)
#Got a dataframe of ints
但如果我有
listb=[1,2,3,np.nan]
print(pd.DataFrame(listb)
#Got a dataframe of floats
如果我指定dtype='int64'，这种情况不会改变。
有什么方法可以用ints获得数据吗？
浏览 6提问于2022-11-24得票数 -1
1回答
我试图通过从一个文本列中提取一个名称并替换另一个列中的值来清理一个大型的pandas Dataframe。我也只想替换提取成功的值。我能够从"text“列中提取名称，但是很难替换" name”列中的值。寻求一些建议。 示例DF： df = pd.DataFrame({'text': {0: 'John', 1: 'A girl named Susan', 2: 'A man named David'},
'name': {0: 'John',
浏览 19提问于2019-05-20得票数 2
3回答
我现在处理DataFrames和字典，我有一个问题，我有一本字典“水果”
{BN:'Banana', LM:'Lemon', AP:'Apple' ..... etc}
和一个DataFrame-“股票”：
Fruit Price
0 Sweet Mango 1
1 Green Apple 2
2 Few blue Banana 0
3 Black Banana 5
我想做下一件事:用这种方式将Stock['Fruit']中
浏览 0提问于2018-10-03得票数 2
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我正在学习熊猫图书馆。我的任务是从网站下载表格，转换它并将它发送到数据库--在本例中是ms-access。我将数据下载到我的DataFrame中。
我的问题是，其中一列(关于价格)中选定的表具有'-‘的值。为了寻找如何处理它的信息，我发现了三个主要的可能性：
使用“替换‘字符'-’”到0。然而，这个解决方案没有达到我的预期，因为值'-‘意味着没有数据，并且它的值不等于0。用空字符串替换'-’--这个解决方案将不会传递，因为在更改该列后，数据类型为浮动。将'-‘替换为NaN the .replace('-'，np.nan) --这种可能性最
浏览 2提问于2020-05-26得票数 1
6回答
我找不到一个熊猫函数(我以前见过)，可以用另一个dataframe的值(假设一个可以指定的公共索引)来替换dataframe中的NaN's。有什么帮助吗？
浏览 8提问于2015-03-30得票数 37
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我在前面的一个问题上犯了一个小错误(Pandas Dataframe Question: Subtract next row and add specific value if NaN) import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'label': 'a a b a c c b b c'.split(), 'Val': [2,2,6, 8, 14, 14,16, 18, 22]})
df
label Val
0 a 2
1 a 2
2 b 6
3 a 8
4 c
浏览 19提问于2020-10-29得票数 1
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目前，我正在讨论主题问题。我不清楚为何会这样做，以及须作出甚麽修订。
代码：
table = df.pivot_table(values='LoanAmount', index='Self_Employed' ,columns='Education', aggfunc=np.median)
def fage(x):
return table.loc[x['Self_Employed'],x['Education']]
#Replacing missing values
df['LoanAmou
浏览 8提问于2018-11-24得票数 1
1回答
与熊猫和娜的点积
、、
我有一个带有Na的pandas数据帧，并想使用dot产品： 以下是MWE： import pandas as pd
import numpy as np
d = {'col1': [np.nan, 2], 'col2': [3, 4]}
weight =[1,2]
df = pd.DataFrame(d)
df.dot(weight) 输出给出了第一行中的NAs。 0 NaN
1 10.0
dtype: float64 忽略df第一行中的Na的方法是什么？ 预期输出应为： 0 6
1 10
dtype: float64
浏览 13提问于2021-05-06得票数 1
我正尝试在ML.NET中学习一些机器来预测价格。
我的输入数据有一些漏洞，所以我希望用可空类型对这些数据建模：
public int? ScreenHeight { get; set; }
然而，当我将数据转换成这种结构时，我会得到一个错误：
System.ArgumentOutOfRangeException：“无法确定成员ScreenHeight的IDataView类型”
在阅读之后，似乎ML.Net中可能不支持可空类型。
有人能就如何解决这一问题提出建议吗？我知道，我可以估计任何缺失的数据，但在这种情况下，这只是一个完全的猜测。
对于上下文，这一行正在执行转换并抛出错误：
var
浏览 2提问于2020-06-06得票数 2
作为一个新的R用户，我很难理解为什么我的dataframe中的NA值不断变化。我在Kaggle上运行我的代码。也许这就是我的问题产生的原因？
有多个列具有NA值，所以我决定尝试使用多个估算来处理na值。
因此，我创建了一个新的dataframe，其中的列只有na值，并开始计算。
abc1 <- select(abc, c(9,10,15,16,17,18,19,25,26))
#mice imputation
input_data = abc1
my_imp = mice(input_data, m=5, method="pmm", maxit=20)
summa
浏览 15提问于2021-12-21得票数 0
1回答
我正在使用运行一个模型。
数据集是
特性
workclass几乎有70%的私有实例，未知(?)可以用这个值来计算。
native_country，90%的实例是美国，可以用来对未知(?)值。对于职业栏，也不能这样说，因为这些值是更多分布的。
capital_gain有72%的实例，0值小于50K，19%实例的零值小于50K。
capital_loss有73%的实例的零值小于50K，21%的实例的零值小于50K。
当我定义模型时，对于上述情况，最好的方法是什么？
{
"name": "workclass",
"type": "cat
浏览 6提问于2019-07-02得票数 1
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我想找出解决以下问题的方法：
我有熊猫的dataframe，其中包含用'，‘分隔的一些字符串。我的目标是找到它们并用新行替换它们，以便在dataframe中不再有分隔符。例如，一个单元格中包含“嗨，那里”，我希望它变成“嗨”和“有”，这样就会有两条线而不是最后的一条。
这应该应用到原始dataframe中没有分隔符为止，因此，如果在两个不同的列中的一行中有两个单词('hi，there‘和'whats，up，there')，那么它就变成了6行而不是原来的一行(笛卡尔积)。对于dataframe中的所有行，也应该采用同样的方法。
下面是演示原始dataframe (
浏览 1提问于2018-08-12得票数 1
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我使用io.confluent.connect.avro.AvroData.fromConnectData在序列化之前转换消息。AvroData使用struct.get(字段)来获取值，然后将空值替换为模式默认值。 正如我从avro文档中了解到的，当读者期望写入器模式(而不是特定消息)中缺少的字段时，应该使用默认值来实现模式兼容性。 所以我的问题是:用模式缺省值替换空值是正确的方法吗？或者我应该使用另一种方式来转换消息？
浏览 10提问于2019-03-18得票数 0
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我需要计算dataframe的第一列的平均值，我可以使用mean()方法进行计算。问题是:有时，数据中有-9999个值表示缺失的观测值。我知道在计算Pandas中的平均值时，NaN值本质上是跳过的，当然-9999值不是这种情况。
这是我试过的代码。它计算列的平均值，但通过在计算中取-9999值：
df=pandas.DataFrame([{2,4,6},{1,-9999,3}])
df[0].mean(skipna=-9999)
但它的平均值为-4998.5，这显然是用-9999计算得出的。
浏览 7提问于2015-01-27得票数 4
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