Заполнение отсутствующих индексов в фрейме данных со значениями в этом фрейме данных [дубликат]
Указатель NULL - это тот, который указывает на никуда. Когда вы разыскиваете указатель p, вы говорите «дайте мне данные в месте, хранящемся в« p ». Когда p является нулевым указателем, местоположение, хранящееся в p, является nowhere, вы говорите «Дайте мне данные в месте« нигде ». Очевидно, он не может этого сделать, поэтому он выбрасывает NULL pointer exception.
В общем, это потому, что что-то не было правильно инициализировано.
3 ответа
set_index и reset_index - ваши друзья.
df = DataFrame({"A":[0,0.5,1.0,3.5,4.0,4.5], "B":[1,4,6,2,4,3], "C":[3,2,1,0,5,3]})
Сначала переместите столбец A в индекс:
In [64]: df.set_index("A")
Out[64]:
B C
A
0.0 1 3
0.5 4 2
1.0 6 1
3.5 2 0
4.0 4 5
4.5 3 3
Затем переиндексируйте с новым индексом, здесь недостающие данные заполняются с помощью nans. Мы используем объект Index, так как мы можем назвать его; это будет использовано на следующем шаге.
In [66]: new_index = Index(arange(0,5,0.5), name="A")
In [67]: df.set_index("A").reindex(new_index)
Out[67]:
B C
0.0 1 3
0.5 4 2
1.0 6 1
1.5 NaN NaN
2.0 NaN NaN
2.5 NaN NaN
3.0 NaN NaN
3.5 2 0
4.0 4 5
4.5 3 3
Наконец, верните индекс обратно в столбцы с помощью reset_index. Поскольку мы назвали индекс, все это работает магически:
In [69]: df.set_index("A").reindex(new_index).reset_index()
Out[69]:
A B C
0 0.0 1 3
1 0.5 4 2
2 1.0 6 1
3 1.5 NaN NaN
4 2.0 NaN NaN
5 2.5 NaN NaN
6 3.0 NaN NaN
7 3.5 2 0
8 4.0 4 5
9 4.5 3 3
-
1Спасибо, это работает отлично. – mati 22 September 2014 в 09:43
В этом случае я переписываю ваш столбец A с недавно сгенерированным фреймворком данных и объединяя его с вашим исходным df, я затем прибегаю к нему:
In [177]:
df.merge(how='right', on='A', right = pd.DataFrame({'A':np.arange(df.iloc[0]['A'], df.iloc[-1]['A'] + 0.5, 0.5)})).sort(columns='A').reset_index().drop(['index'], axis=1)
Out[177]:
A B C
0 0.0 1 3
1 0.5 4 2
2 1.0 6 1
3 1.5 NaN NaN
4 2.0 NaN NaN
5 2.5 NaN NaN
6 3.0 NaN NaN
7 3.5 2 0
8 4.0 4 5
9 4.5 3 3
Таким образом, в общем случае вы можете настроить arange, которая принимает начальное и конечное значение, обратите внимание, что я добавил 0.5 к концу, так как диапазоны открыты закрытыми и передают значение шага.
Более общий метод может быть таким:
In [197]:
df = df.set_index(keys='A', drop=False).reindex(np.arange(df.iloc[0]['A'], df.iloc[-1]['A'] + 0.5, 0.5))
df.reset_index(inplace=True)
df['A'] = df['index']
df.drop(['A'], axis=1, inplace=True)
df.reset_index().drop(['level_0'], axis=1)
Out[197]:
index B C
0 0.0 1 3
1 0.5 4 2
2 1.0 6 1
3 1.5 NaN NaN
4 2.0 NaN NaN
5 2.5 NaN NaN
6 3.0 NaN NaN
7 3.5 2 0
8 4.0 4 5
9 4.5 3 3
Здесь мы устанавливаем индекс в столбец A, но не отбрасываем его, а затем переиндексируем df с помощью функции arange.
Используя ответ от EdChum выше, я создал следующую функцию
def fill_missing_range(df, field, range_from, range_to, range_step=1, fill_with=0):
return df\
.merge(how='right', on=field,
right = pd.DataFrame({field:np.arange(range_from, range_to, range_step)}))\
.sort_values(by=field).reset_index().fillna(fill_with).drop(['index'], axis=1)
Пример использования:
fill_missing_range(df, 'A', 0.0, 4.5, 0.5, np.nan)