Заполните Nat в колонке с пандами [дубликат]
Многие способы скинуть кошку здесь и . Предложение Митча - хороший способ. Если вы хотите, чтобы в клиентской форме было больше «контроля», вы можете передать экземпляр родителя ребенку при его создании, а затем вы можете вызвать любой открытый родительский метод для дочернего элемента.
6 ответов
Вы можете использовать метод fillna в DataFrame и указать метод как ffill (форвардная заливка):
>>> df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, None, None], [None, None, 9]])
>>> df.fillna(method='ffill')
0 1 2
0 1 2 3
1 4 2 3
2 4 2 9
Этот метод ...
распространять [s] последнее действительное наблюдение вперед к следующему действительному
. Чтобы перейти в другую сторону, существует также метод
bfill.Этот метод не изменяет DataFrame inplace - вам нужно будет перестроить возвращаемый DataFrame в переменную или указать
inplace=True:df.fillna(method='ffill', inplace=True)
В моем случае у нас есть временные ряды с разных устройств, но некоторые устройства не могли отправить какое-либо значение в течение некоторого периода времени. Таким образом, мы должны создавать значения NA для каждого устройства и период времени, а затем делать fillna.
df = pd.DataFrame([["device1", 1, 'first val of device1'], ["device2", 2, 'first val of device2'], ["device3", 3, 'first val of device3']])
df.pivot(index=1, columns=0, values=2).fillna(method='ffill').unstack().reset_index(name='value')
Результат:
0 1 value
0 device1 1 first val of device1
1 device1 2 first val of device1
2 device1 3 first val of device1
3 device2 1 None
4 device2 2 first val of device2
5 device2 3 first val of device2
6 device3 1 None
7 device3 2 None
8 device3 3 first val of device3
Ответ принят. У меня была связанная, но немного другая ситуация, когда мне приходилось заполнять форму, но только внутри групп. Если у кого-то есть такая же потребность, знайте, что fillna работает над объектом DataFrameGroupBy.
>>> example = pd.DataFrame({'number':[0,1,2,nan,4,nan,6,7,8,9],'name':list('aaabbbcccc')})
>>> example
name number
0 a 0.0
1 a 1.0
2 a 2.0
3 b NaN
4 b 4.0
5 b NaN
6 c 6.0
7 c 7.0
8 c 8.0
9 c 9.0
>>> example.groupby('name')['number'].fillna(method='ffill') # fill in row 5 but not row 3
0 0.0
1 1.0
2 2.0
3 NaN
4 4.0
5 4.0
6 6.0
7 7.0
8 8.0
9 9.0
Name: number, dtype: float64
-
1
Вы можете использовать pandas.DataFrame.fillna с опцией method='ffill'. 'ffill' означает «прямое заполнение» и будет распространять последнее действительное наблюдение вперед. Альтернативой является 'bfill', который работает одинаково, но обратный.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, None, None], [None, None, 9]])
df = df.fillna(method='ffill')
print(df)
# 0 1 2
#0 1 2 3
#1 4 2 3
#2 4 2 9
Для этого также существует функция прямого синонима, pandas.DataFrame.ffill , чтобы сделать вещи проще .
Одна вещь, которую я заметил при попытке этого решения, состоит в том, что если у вас есть N / A в начале или в конце массива, ffill и bfill не совсем работают. Вам нужны оба.
In [224]: df = pd.DataFrame([None, 1, 2, 3, None, 4, 5, 6, None])
In [225]: df.ffill()
Out[225]:
0
0 NaN
1 1.0
...
7 6.0
8 6.0
In [226]: df.bfill()
Out[226]:
0
0 1.0
1 1.0
...
7 6.0
8 NaN
In [227]: df.bfill().ffill()
Out[227]:
0
0 1.0
1 1.0
...
7 6.0
8 6.0
-
1Brilliant. Мне нужно именно это для моей проблемы. Заполнение как до, так и после. Большое спасибо. – Prometheus 22 April 2018 в 16:46
ffill теперь имеет свой собственный метод pd.DataFrame.ffill
df.ffill()
0 1 2
0 1.0 2.0 3.0
1 4.0 2.0 3.0
2 4.0 2.0 9.0