Как заполнить отсутствующие записи в Pandas [duplicate]
Если это приложение для iPhone, а не универсальное, убедитесь, что следующее поле пуст:
Цели> Сводка> Информация о развертывании iPhone / iPod> Основной интерфейс
Если вы укажете xib, он сработает.
34
задан xav 20 May 2015 в 18:08
поделиться
4 ответа
Вы можете предоставить этот столбец fillna (см. docs ), он будет использовать эти значения для соответствия индексов для заполнения:
In [17]: df['Cat1'].fillna(df['Cat2'])
Out[17]:
0 cat
1 dog
2 cat
3 ant
Name: Cat1, dtype: object
67
ответ дан joris 20 August 2018 в 18:34
поделиться
Просто используйте параметр value вместо method:
In [20]: df
Out[20]:
Cat1 Cat2 Day
0 cat mouse 1
1 dog elephant 2
2 cat giraf 3
3 NaN ant 4
In [21]: df.Cat1 = df.Cat1.fillna(value=df.Cat2)
In [22]: df
Out[22]:
Cat1 Cat2 Day
0 cat mouse 1
1 dog elephant 2
2 cat giraf 3
3 ant ant 4
4
ответ дан chrisaycock 20 August 2018 в 18:34
поделиться
-
1Спасибо за ответ! Что он изменил, чтобы использовать значение, а не метод, описанный joris? – xav 20 May 2015 в 21:06
-
2@xav
value- первый параметр, поэтому joris фактически выполняет то же самое. По его словам, см. docs . – chrisaycock 20 May 2015 в 22:02 -
3Да, docstring немного вводит в заблуждение, поскольку
methodуказан там первым. – joris 21 May 2015 в 06:27
Вы могли бы сделать
df.Cat1 = np.where(df.Cat1.isnull(), df.Cat2, df.Cat1)
. Общая конструкция в RHS использует тройственный паттерн из pandas поваренной книги (который он платит, чтобы читать в любом случае). Это векторная версия a? b: c.
6
ответ дан Community 20 August 2018 в 18:34
поделиться
-
1Не решение, которое я использовал для этой проблемы, но очень интересный образец! Благодаря! – xav 20 May 2015 в 21:04
-
2
Вот более общий подход (метод fillna, вероятно, лучше)
def is_missing(Cat1,Cat2):
if np.isnan(Cat1):
return Cat2
else:
return Cat1
df['Cat1'] = df.apply(lambda x: is_missing(x['Cat1'],x['Cat2']),axis=1)
0
ответ дан sparrow 20 August 2018 в 18:34
поделиться
Другие вопросы по тегам:
fillnaснимает серию. – Ami Tavory 20 May 2015 в 18:15