我的数据框包含邮政编码、月份和截止到该月的购买数量。然而，一些邮政编码缺少几个月的时间。正如你在下面的例子中看到的，邮政编码'2400‘没有记录三月和四月。3etc 我想添加这些月记录，通过重复累积购买量，理想情况下应该是这样的：
浏览 18提问于2021-09-09得票数 0
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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 maxColumnLenghts = []
minColumnLenghts=[]str).ap
浏览 51提问于2020-11-06得票数 1
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我有一个查询，它根据created_at列从表中提取数据。我正在努力填补这一年中缺失的月份。例如，我有二月份的数据，但仅此而已。如何填写1月份和3月份-12月份的0？我根据完整的月份名称进行拉出的查询如下
$servers = Stat::where('type','servers
浏览 1提问于2020-01-28得票数 0
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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
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热图未显示缺少的值
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我正在使用pandas .isnull查找数据帧(即火车)的缺失值，当我使用sns.heatmap时，它为'Age'，'Cabin‘和'Embarked’columns.But中的缺失值提供了正确的布尔值输出，它没有显示‘boolean’的缺失值。在热图中未显示已装入的缺失值
浏览 35提问于2020-05-21得票数 0
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随机森林特征重要性Python
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在执行超参数调整并获得分类器的最佳参数后，我正在尝试从我的数据中获得特征重要性。我也已经将我的最佳参数应用于训练集，现在我正在尝试获取重要的特征，但我总是遇到错误，并尝试了我在互联网上找到的每一个可能的解决方案。3 feature_importances
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'columns&#
浏览 0提问于2021-06-13得票数 0
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我有一个按月划分的客户销售信息数据框架，看起来像这样，有多个客户，不同的月度和支出： 0 12182.06 4 12 2012-01 71.24
正如您所看到的，每个客户都缺少许多月份。我想为每个客户添加额外的行，sales = 0.0，用于month_y
浏览 1提问于2013-06-27得票数 0
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我知道你可以通过上一个函数和一个窗口函数的组合，用next非缺失值向前/向后填充缺失值。但我有一个数据看起来像这样： Area,Date,PopulationA, 2/1/2000, A, 4/1/2000, 10030A, 5/1/2000, 在这个例子中，对于五月份的人口，我喜欢填写10
浏览 42提问于2020-08-20得票数 0
如何在pandas数据帧中填充NaN值？我的数据是这样的基于已知zone只属于state的AP列，如何
浏览 4提问于2020-01-21得票数 0
我正在使用，并通过pandas数据帧读取它。我只需要使用paperAbsrtract列，它有一些缺失的数据。sample-S2-records"abstract = df['paperAbstract']
因为abstract数据帧中有一些丢失的数据，所以我想删除那些空的行。它们仍然<e
浏览 0提问于2018-10-05得票数 3
我有一个熊猫数据框，我想将其分为测试和训练数据框，以便进行数据分析练习。我有一个事故数据库，其中有3个等级的事故- 1,2,3。我想将每个等级的样本大小相等的数据写入训练数据帧，然后将此处未添加的数据写入测试数据帧。训练数据帧工作正常，但测试数据帧不工作。 我的</e
浏览 17提问于2020-08-10得票数 0
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插入行并添加缺少的数据
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我想知道是否有人能给出一些关于如何继续以下内容的建议。作为Pandas的新手，我觉得目前我的整体知识和技能水平还不足以处理我下面概述的请求。我有一个pandas数据帧，其中包含一些2000+部件号的列表。对于每个部件，都有部件的销售年份、月份编号、销售数量和销售价值。对于每一年，都可能偶尔会有几个月的缺失。在下面显示的2007年的</em
浏览 0提问于2016-09-13得票数 5
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我有以下数据帧： Date Water Milk2020-01-21 25 54 2020-02-16 21 942020-03-23 64 95 我想取具有相同月份的Water和Milk值的平均值，并将其存储在新的数据<em
浏览 16提问于2020-01-28得票数 1
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我在Pandas中有两个时间序列，但它们的起始日期不同。假设一个开始于1989年，另一个开始于2002年。现在，我想通过将这两个序列索引到2002年(我第一次拥有这两个序列的数据)来比较这两个序列的累积增长，并计算比率。 做这件事最好的方法是什么？理想情况下，脚本应该检查一对序列的最早可用数据，并将这两个序列的索引都设置为100。 提前谢谢你！
浏览 19提问于2019-09-25得票数 0
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这是我的情况。我有一个数组形式的预测值(即(1,3,1,2,3，...3)和一个缺失NA的数据帧列，数组和数据帧的列都有相同的维数。但是，这些指数与另一种指数不匹配。例如，预测数组的索引为0:100。另一方面，NA列的索引不是以0开头，而是在dataFrame中观察到NA的第一个索引。Pandas函数将填充什么--在</
浏览 1提问于2016-05-01得票数 0
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我正在使用24小时数据在熊猫的数据，但往往没有数据在一天的最后几分钟。 19-12-2016 23:58 1 0.002822919不幸的是，我所使用的代码非常长，我无法准
浏览 0提问于2017-01-11得票数 4
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代码是stats.mode(df['Gender']')
其中三个在df‘’Gender‘中是null，问题是'TypeError: unorderable
浏览 3提问于2017-08-11得票数 1
我有一个数据帧，它包含各种不同的值来指示缺失。我修改了它，现在它们都应该被指定为'NaN‘，如下所示： import numpy as np
import numpy as np
return modified_df 但使用基于已识别的
浏览 6提问于2021-04-27得票数 0
我有一个大小为k的numpy array，以及一个包含大小为n>k的列的pandas数据帧，其中包含缺少的k值。有没有一种简单的方法来相应地填充numpy array中的k个缺失值(即dataframe列中第一个出现的缺失值对应于数组中的下一个值)？
浏览 6提问于2018-02-06得票数 3
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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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