丢弃NaN但不保留
丢弃NaN (Not a Number) 是指在数据处理过程中，将NaN值从数据集中删除或忽略。NaN通常代表着缺失值、无效数据或未定义的计算结果。
在云计算领域中，处理NaN值有助于保证数据的准确性和一致性。以下是关于丢弃NaN值的相关信息：
概念： 丢弃NaN值是指在数据处理过程中，从数据集中删除包含NaN值的行或列。这样做可以减少对含有缺失数据的计算结果的影响，同时保持数据集的完整性和可靠性。
分类： 丢弃NaN值可以分为行丢弃和列丢弃两种方式。行丢弃是删除包含NaN值的行，而列丢弃是删除包含NaN值的列。
优势：
- 提高数据的准确性：通过丢弃NaN值，可以排除缺失或无效数据对计算结果的影响，从而提高数据的准确性。
- 保持数据集的完整性：删除含有NaN值的行或列可以保持数据集的完整性，避免在数据分析和建模过程中出现错误或偏差。
应用场景： 丢弃NaN值的应用场景广泛，特别是在数据分析、机器学习和深度学习等领域中常常使用。例如，在处理大规模数据集时，如果某些数据缺失或无效，可以选择丢弃包含NaN值的行或列，以提高模型的准确性和可靠性。
推荐的腾讯云相关产品： 腾讯云提供了一系列与数据处理和分析相关的产品和服务，可以帮助用户处理和管理NaN值。以下是一些推荐的腾讯云产品及其介绍链接：
- 腾讯云数据仓库 ClickHouse：
- 链接：https://cloud.tencent.com/product/ch
- ClickHouse是一种高性能、低成本的数据仓库解决方案，支持处理和分析大规模数据集。它提供了强大的数据处理功能，包括过滤、聚合和丢弃NaN值等。
- 腾讯云大数据平台 TDW：
- 链接：https://cloud.tencent.com/product/tdw
- TDW是腾讯云提供的大数据分析和处理平台，支持处理NaN值和其他数据质量问题。它提供了丰富的数据处理工具和函数，可以轻松处理包含NaN值的数据。
请注意，以上推荐的产品仅作为示例，并非云计算领域唯一的解决方案。具体选择适合的产品需根据具体需求和项目要求进行评估和决策。
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我有一台1600x115,316的DataFrame，大部分是NaN。我想删除其中不超过两个值的每一列。我已经写了一些可以工作的代码，但活着的人需要很长时间。
for eachColumn in df.columns:
if np.sum(df[eachColumn]) <= 2:
df.drop(eachColumn, axis=1, inplace=True)
有没有更好的方法来完成我想要做的事情？
浏览 4提问于2015-02-15得票数 1
1回答
我有一个数组，用来描述熊猫Panel中的一些数据。我想删除NaNs (它们是沿长轴的行)，并保持数据完整，但是调用.dropna(axis=1, how='any')似乎会从有10个好行的项中丢弃一行，而调用.dropna(axis=1, how='all')将在有9个好行的项上留下一行NaNs。如何在不丢失数据的情况下处理NaN？
浏览 0提问于2014-05-07得票数 0
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我需要在多个列中替换字符串值：
替换每列所需的值，以保留现有的NaN
对我来说，我有一系列的步骤似乎应该有效，但没有；“内置”步骤不起作用。一些虚拟测试代码：
做一个数据文件
df = pd.DataFrame([[np.nan, 2, np.nan, np.nan],
[3, 4, np.nan, 1],
[np.nan, np.nan, np.nan, 5],
[np.nan, 3, np.nan, 'foo']],
colu
浏览 1提问于2020-02-15得票数 0
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我有个问题。我有一个包含日志的json。每个logs都可以有一个change，但不必这样做。所以我想在一只熊猫上展示logs和changes。但不幸的是，这些变化并没有分裂在不同的细胞(如id和operation)。所以完整的changes是一个细胞。如何获得如下输出？
{'model':
{'logs':
[{'id': '001',
'changes':
[{'id': '101
浏览 7提问于2022-03-28得票数 1
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科学学习的的计算变压器说
当axis=0时，只包含fit缺失值的列在转换时被丢弃。
既然imputer返回一个numpy数组，我如何检查哪些特征在计算过程中被丢弃，或者相应地，哪些特征在计算后被保留？
下面是一个简单的例子：
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import Imputer
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 5), columns=['a', 'b', 'c', 'd'
浏览 3提问于2016-07-09得票数 2
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我的一个项目是使用scikit-learn来处理NaN值，但是，它似乎删除了完全由NaN组成的行，如下所示：
tmp = [[math.nan, 3.0],[math.nan, 5.0],[math.nan, math.nan]]
imp = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean')
imp_tmp = imp.fit_transform(np.asarray(tmp, dtype=np.float_))
print(np.asarray(tmp, dtype=np.float_))
print(np.asa
浏览 1提问于2021-04-20得票数 0
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最近，我无意中发现了这种非常不直观的行为：
import numpy as np
max([0, np.nan]) # 0
max([np.nan, 0.0]) # np.nan
我假设max函数将两个条目视为最大值，并且--根据文档--返回第一个条目。我不得不承认，我不知道Python函数max一般不知道如何处理numpy类型。当然，np.max返回预期的结果(np.nan)。我正在使用Python 3。有人知道这里发生了什么事吗？
浏览 16提问于2022-06-29得票数 1
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我发现了一种使用Array.prototype.filter方法从字符串中删除所有非数字的很酷的方法，但不完全确定它是如何使用Number原型来实现这一点的：
var arr = '75number9';
arr.split(/[^\d]/).filter(Number); // returns [75, 9]
当我检查typeof Number时，我会得到'function'。这里发生什么事情？
更让我困惑的是，如果我用Number替换String，结果是相同的。还能用！
arr.split(/[^\d]/).filter(String); // retur
浏览 2提问于2014-04-04得票数 10
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我的CSV文件如下所示 location StartDate EndDate
Austin 10/24/20. 10/31/20
Austin 11/28/20. 12/05/20
Austin 12/26/20. 01/02/21
Austin 10/10/20 10/17/20
Austin 10/03/20. 10/10/20
Kansas 10/24/20. 10/31/20
Kansas 11/28/20. 12/05/20
Kansas 12/26/20. 01/02/21
Kansas 10/03/20. 10/10/20
Tampa 10/24/20.
浏览 11提问于2020-09-30得票数 2
2回答
我正在处理一个超过6000万行的Pandas数据集。在我的一个数字列中，我怀疑有一个非数字字符，它给出了错误消息"invalid literal for float()：4010146209+“。
我可以将列作为obj加载，但不能作为float或int加载。
我已尝试将r"\d“和"+”替换为"“。
我需要删除已定义列中包含非数字字符的行，或者删除所有字符，以防止将列加载为float或int。
该列包含NaN，但在我尝试将其转换为float之前，它们已被删除。
浏览 2提问于2016-06-11得票数 3
我想在dataframe中将html字符替换为string。
我尝试了下面的代码，但不能更改为stirng。
import html
html.unescape(data)
这是我的数据帧，我该怎么做呢？
供您参考，此结果来自Google Cloud的翻译API。
ID A1 A2 A3 1我不知道它是不是不满足实际上我很难理解...我不知道它是不是不符合我的经验。2 NaN 3我认为这是一个正确的网页设计，至少...NaN这一件售价400元或4£。
浏览 25提问于2020-02-06得票数 1
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这是我的第一篇文章，如果它不符合标准，或者有什么难以遵循的地方，请告诉我。谢谢！ 给定差异基因表达结果的data.table (或data.frame) (来自CuffDiff)，我想通过Q值截止值<= 0.05和>= 2的折叠变化或折叠变化<= 0.5来过滤这些结果，产生两个表(一个上调，一个下调基因)。我使用data.table sample1_sample2 ()函数通过拆分比较对这些结果进行了拆分，这个函数似乎做得很好，但为了简单起见，假设我们只讨论一个向上列表和一个向下列表： 问题是，当我使用data选项卡中的filter工具对Excel中未过滤的数据应用相同的过
浏览 32提问于2020-10-12得票数 0
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我只得到251块的峰度值，因为我把图像分割成块，我不知道出了什么问题，实际上它应该显示在252块上，请提前检查代码，谢谢。
clear all;
close all;
x = imread('image009.png');
rgb = imresize(x,0.5);
green = rgb(:,:,2);
[m,n]=size(green);
imnum=input('enter image number');
g=1;
q=1;
scaler=36;
scalec=37.5;
bno=1;
g=1;
for i=1:scaler:(m-scaler)
浏览 4提问于2014-11-20得票数 0
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我有一个二进制文件，可以在MATLAB中打开，但不能在Python中打开。二进制文件被编码为“双精度浮点数”，因此由MATLAB用下面的代码行读取：
fread(fopen(fileName), 'float64');
在Python中，我真的不确定如何复制这行代码。我认为使用Numpy将是一个很好的起点，所以我尝试了以下几行，但没有得到我期望的输出。每行有6个数字，我只得到了第一个数字和一个‘NaN’。
from numpy import *
f = open('filename', 'rb')
a = fromfile(f, doubl
浏览 0提问于2013-07-17得票数 2
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熊猫:用南所有的栏
、、、
我意识到从数据文件中删除NaN和df.dropna一样容易，但出于某些原因，这并不适用于我，我也不知道为什么。
这是我的原始数据：
fish_frame1: 0 1 2 3 4 5 6 7
0 #0915-8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
1 NaN NaN NaN LIVE WGT NaN AMOUNT NaN TOTAL
2
浏览 7提问于2017-07-17得票数 106
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我希望有人能帮助我。我是Python的新手，我有一个包含111列和超过40000行的数据帧。所有列都包含NaN值(有些列比其他列包含更多的NaN )，所以我想删除那些至少有80%的NaN值的列。我该怎么做呢？
为了解决我的问题，我尝试了以下代码
df1=df.apply(lambda x : x.isnull().sum()/len(x) < 0.8, axis=0)
函数x.isnull().sum()/len(x)是将列x中的NaN的数量除以x的长度，< 0.8的部分是选择那些包含少于80%的NaN的列。
问题是，当我运行这段代码时，我只得到列的名称和布尔值"True“
浏览 3提问于2016-08-23得票数 0
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3回答
用Nan值计数最频繁的组
、、、、
基本上，我想数的最频繁的项目分组为2个变量。我使用以下代码：
dfgrouped = data[COLUMNS.copy()].groupby(['Var1','Var2']).agg(lambda x: stats.mode(x)[1])
此代码工作，但不工作的列有南值，因为Nan值是浮动的，而其他是str。因此，显示了此错误：
'<' not supported between instances of 'float' and 'str'
我想省略NaN值和其余的计数模式。因此str(x)不是一个解决方案
浏览 0提问于2018-07-02得票数 2
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我在一些数据文件上使用了SimpleImputer。没有。计算的数据中的列的值小于原始数据。
cat_cols是DataFrame X_valid分类列的列表，有43个元素。
即原始DataFrame：
X_valid[cat_cols]
有146行×43列
推测的DataFrame：
cat_imputer=SimpleImputer(strategy='most_frequent')
pd.DataFrame(cat_imputer.fit_transform(X_valid[cat_cols]))
有146行×42列。
浏览 8提问于2021-12-24得票数 -1
我有一个有多行的表，应该根据第一列中的数字进行分组。在其他列中，有我需要合并到单行的数据。
我试过combine_first函数，但不明白为什么它不工作。
我正在试着做这个：
df6=pd.DataFrame({'JobNumber':[647,817,915], 'Column6':['KT35','KT35','KT35'],'Column7':[1, 4, 1],
'Column8':[1.5, 1.7 ,1], 'Column9
浏览 5提问于2020-06-25得票数 1
我在迭代中搜索和选择数据框中的值，在选择中，我可能只有一行具有NAN值，并且我似乎无法摆脱if。使用dropna和id似乎没有起到作用。
df2=df1.dropna(subset=['x'])
我打印出了其他值，看起来nan除了这个大小写之外都被删除了。
浏览 0提问于2020-05-14得票数 0
1回答
删除重复项时合并数据格式
、、、
我无法使我的头在合并和加入。
我有一个初始数据框架，如下所示：
Car Units Month
BMW 800 Jan
Lexus 150 Jan
Audi 210 Feb
Mustang 90 Mar
Bentley 110 Feb
Jaguar 90 Jan
我将陆续获得更多的数据文件来附加到这个初始的df中。
我只需要附加那些在“汽车”栏和“月份”栏中唯一的值。
假设我有另一个数据文件要追加：
Car Units Month
BMW 130 Jan
Tata 150 Jan
Maruti 11
浏览 3提问于2022-04-02得票数 0
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我有一个标题，看起来像( csv =第一行)：
name,a,a1,b,b1
arnold,300311,arnld01,300311,arnld01
sam,300713,sam01,300713,sam01
当我运行时：
df = pd.read_csv('file.csv')
列a和b在末尾附加了一个.0，如下所示：
df.head()
name,a,a1,b,b1
arnold,300311.0,arnld01,300311.0,arnld01
sam,300713.0,sam01,300713.0,sam01
列a和b是整数或空白，那么为什么pd.read_csv(
浏览 17提问于2016-09-24得票数 21
1回答
我有2个多索引数据帧 df2 = pd.DataFrame({'Country': [ 'US', 'IT', 'FR'],
'Unit': [ 'USD', 'EUR', 'EUR'],
'Location': [ 'Hawai', 'Torino', 'Paris'],
'2000'
浏览 10提问于2019-02-23得票数 1
1回答
我有一个熊猫数据框架，如下所示。
data = {'First Column Name': ['12.513362', '13.081390', '15.045193'],
'Second Column Name': ['24.597206', '25.526964', '29.153882'],
'3rd Column Name': ['nan', 'nan', 'nan&#
浏览 0提问于2020-07-11得票数 0
1回答
我对熊猫很陌生。我已经使用pandas.read_csv加载了csv。我试图不指定dtype，但它太慢了。因为它是一个非常大的文件，所以我也指定了数据类型。然而，有时在数字列中，它包含"NA“。我使用了na_values = 'NA'，它会影响我的数据帧吗？我还是想保留这些行。我的问题是，如果我指定数据类型并添加na_values = ' NA '，NA会被丢弃吗？如果是，我如何在不失去这些na的情况下保持类似的处理时间？非常感谢!
浏览 0提问于2017-08-30得票数 0
这是我的数据框架。我想删除级别1中的“YTD2017”列，红色不包括绿色，因为数字就是我需要的。 我知道“drop”函数，并尝试将其放入我的程序中。然而，所有的"YTD2017“都下降了，包括绿色区域。 那么，如何去掉红色区域而保留绿色区域呢？换句话说，有没有办法根据我传递的列名删除列，而不影响其他列？ 谢谢。 overall.drop('YTD2017',axis=1,level = 1 ,inplace = True) ?
浏览 10提问于2019-12-05得票数 1
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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
我正在尝试编写一个R程序来优化函数，但我总是得到伽马(k+1) NaNs产生的警告。我不知道为什么，因为k+1应该非常小，但不是零。代码如下：
x<-rlnorm(100,0,1)
y<-x/(1+x)
bernsum<-array(1:100)
cvise1<-array(1:100)
cvise2=0
cvise<-0
bernsum_temp1=0
bernsum_temp2=0
cvise1_temp1=0
cvise1_temp2=0
func_bernise<-function(bigm)
{
#Calculate the second p
浏览 1提问于2013-04-27得票数 1
1回答
我想要绘制一张西利康晶片模具的2D地图。因此，只有中心部分有值，角有值0。我使用matplotlib的plt.imshow获得一个简单的地图，如下所示：
data = np.array([[ 0. , 0. , 1. , 1. , 0. , 0. ],
[ 0. , 1. , 1. , 1. , 1. , 0. ],
[ 1. , 2. , 0.1, 2. , 2. , 1. ],
[ 1. , 2. , 2. , 0.1, 2. , 1. ],
[ 0. , 1. , 1. , 1. ,
浏览 14提问于2016-10-09得票数 8
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我很好奇为什么我可以给一个切片赋值，但不能直接打印出来。以下代码显示了详细信息：
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime
dt_start = datetime.strptime("20171010", "%Y%m%d")
dt_end = datetime.strptime("20171020", "%Y%m%d")
df = pd.DataFrame(np.nan, index=pd.date_range(start=dt_s
浏览 3提问于2017-10-11得票数 2
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根据我的理解，axis=0是垂直向下跨行运行，axis =1是水平跨列运行，例如：
In [55]: df1
Out[55]:
x y z
0 1 3 8
1 2 4 NaN
2 3 5 7
3 4 6 NaN
4 5 7 6
5 NaN 1 9
6 NaN 9 5
因此，跨列均值(axis=0)df.mean给出了如下结果：
x 3
y 5
z 7
但是如果我想按列删除缺少的值，如
y
0 3
1 4
2 5
3 6
4 7
5
浏览 1提问于2016-09-02得票数 2
我有一个有几个列的Pandas数据框架，其中一些列包含分类条目。我使用因式分解()将这些条目转换(或编码)为数值，如下所示：
for column in df.select_dtypes(['category']):
df[column] = df[column].factorize(na_sentinel=None)[0]
这些列有几个NaN条目，所以我让na_sentinel=None保留NaN条目。但是，NaN值没有被保留(它们被转换为数字条目)，这不是我想要的。我的熊猫版是1.3.5。我遗漏了什么吗？
浏览 3提问于2022-02-05得票数 0
我正在尝试将单列数据转换为分类数据，以运行回归。我一直在使用c()运算符。 import statsmodels.formula.api as smf
results2 = smf.ols('risk ~ age + sex + EQIP + CRP + C(educ) + C(sales)', data = data1_clean).fit()
print(results2.summary()) 它会自动删除其中一个类别，但我想删除另一个类别。结果如下所示。 coef std err t P>
浏览 8提问于2021-02-10得票数 0
1回答
当我使用执行两个矩阵之间的相关时，我得到了NaNs，但我想忽略它们，我在一些MATLAB论坛上读到，用nanmean获得的方法替换NaNs是一个很好的替代方法。所以我执行了下面的代码，但我的结果中仍然有NaNs。为什么会发生这种情况？
cor1nan=nanmean(correlations1);
mod1cor=isnan(correlations1);
for z=1:264
for a=1:264
if(mod1cor(a,z)==1)
correlations1(a,z)=cor1nan(z);
end
end
end
我只是注意到cor1nan中的一些值本身就是
浏览 12提问于2012-04-16得票数 2
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2回答
我有一个规范化的(DB wise)数据集，其中我有3列(~5000行)，例如：
user phrase tfw
517187571 able 1
517187571 abroad 0.4
1037767202 abuse 0.272727
517187571 accuse 0.8
803230586 acknowledge 0.4
...
我需要将其转换为一个类似于视图的矩阵，其中行将是用户，列将是短语，并且在矩阵内部，在适当的行/列索引中将有tfw的值。有没有人知道如何在python中高效地做到这一点？所需的输出将是(对于上面的示例)：
use
浏览 1提问于2014-12-15得票数 3
2回答
复制pandas数据帧中的列
、、、、
我想对Python Dataframe中的列进行切片和复制。我的数据框如下所示：
1928 1928.1 1929 1929.1 1930 1930.1
0 0 0 0 0 0 0
1 1 3 3 2 2 2
2 4 1 3 0 1 2
我想把它做成表格
1928 1928.1 1929 1929.1 1930 1930.1
0 0 0
1 1
浏览 47提问于2018-05-26得票数 1
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1回答
我有一个这样的数据格式df：
x
1 paris
2 paris
3 lyon
4 lyon
5 toulouse
我只想保留不重复的行，例如上面我只想保留‘图卢兹’行。
我试过删除重复的熊猫功能，但不起作用：
df.drop_duplicates(subset=['x'], inplace=True)
预期产出：
x
5 toulouse
我该怎么做？
浏览 1提问于2021-01-06得票数 0
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我有一张图像，我想要裁剪一个点周围的圆形感兴趣区域。我在MATLAB中做了以下工作：
vessel=imread('vessel.jpg');
imshow( vessel)
t = 0:pi/20:2*pi;
xc=230; % point around which I want to extract/crop image
yc=79;
r=20; %Radium of circular region of interest
xcc = r*cos(t)+xc;
ycc = r*sin(t)+yc;
roimaskcc
浏览 1提问于2013-04-15得票数 3
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1回答
我正试图为我的二进制分类问题训练一个模型。
我的数据有91列和5万行。其中一列是我的二进制目标变量，其他所有列都是数字的。以下是我如何努力训练；
model = Sequential()
model.add(Dense(20, input_dim=90, kernel_initializer='normal', activation='relu'))
model.add(Dense(20, kernel_initializer='normal', activation='relu'))
model.add(Dense(20, ke
浏览 0提问于2021-02-06得票数 3
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我有这样的数组： [1 NaN NaN] [NaN 2 NaN] [NaN NaN 3] 如何将它们合并到 [1 2 3]
浏览 42提问于2016-08-03得票数 0
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2回答
计数范围内发生的事件
、、、
我有一个数据集：
ID Amt TYPE
1 1000 A
2 200 NA
3 1100 S
我需要计算每种类型在特定范围内发生的次数：
Range A_Count NA_Count S_Count
0-1000 1 1 0
1001-2000 0 0 1
我是类推得到这个，这样我就可以用这个数据绘制一个图，范围为x轴，计数为y轴。我怎样才能做到这一点？
浏览 8提问于2021-07-19得票数 2
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1回答
我有下面的协方差矩阵
a b c d
a 0.0161 0.0009 0.0008 0.0000001
b 0.0009 0.0163 NaN 0.0006
c 0.0008 NaN 0.0209 NaN
d 0 0.0006 NaN 0.0077
我想过滤这个矩阵，这样就只剩下那些非NaN的列和行了，有没有一种方法可以做到这一点，而不是嵌套循环？
所以这应该变成
a b d
a 0.0161 0.0009 0.0
浏览 0提问于2017-07-20得票数 1
1回答
我的每一行数据中的最后两个实数都是用误差测量的。我想用np.NAN替换它们。实数的数目随行而异(也就是说，每行已经有不同数量的NAN)。列标题表示测量号，索引是一个在单元格中的实验trial.Values，等于测量读数。有些试验的测量读数比其他的要多；因此，有些行的测量读数比其他的多。下面的代码创建了一个类似于我的数据框架。
import pandas as pd
import numpy as np
data = np.array(([1,2,3,4,5,2,np.NaN],
[2,2,3,2,3,np.NaN,np.NaN],[4,4,5,1,np.NaN,np.
浏览 0提问于2018-04-24得票数 2
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我有一个名为“main_df”的数据文件，其中包含3列X、Y、Z。
X Y Z
NaN NaN ZVal1
NaN NaN ZVal2
XVal1 NaN NaN
NaN YVal1 NaN
每一列都带有特定类型的数据( X，Y，Z)，因此如果某一行的X列中有数据，则Y/Z列中将没有数据，因为它不是X类型的。
如果将所有3列组合在一起，它们就会“互相滑动”，这样你就会得到所有的值。
我如何将这3列组合成第4列，这样就可以忽略NaN值，并且只得到该行的3列中存在的任何单个值？
预期产出：
X
浏览 2提问于2021-06-16得票数 2
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我试图比较两个数据格式，下面的图片显示了Pandas ()函数的结果。现在，我试图总结结果，并希望计数所有不匹配的值，即NaN =正确。我知道如何访问列，但不知道“子列”self / other。
浏览 4提问于2022-05-05得票数 0
2回答
我在csv文件中阅读有困难。这个问题是由于文件的结构造成的。我想把它读到熊猫的dataframe对象中，但是有些行有更多的列。例如，我可能期望大多数数据以如下形式出现：
Col1,Col2,Col3
a,b,c,
a,b,c,
a,a,b,c,
a,b,c,c,
a,b,c
我是否可以逐行读取csv文件，以便创建两个数据帧，一个具有预期的列数，另一个具有需要进一步检查的行数？
浏览 4提问于2014-12-30得票数 0
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我使用datetimeindex从dataframe中选择行。选择时，我希望自动排除那些只有零值的列。
我想出了一个做测试的列表理解。
test = [data[i].isin([1]).any(0) for i in data.columns]
现在如何在数据帧的切片上应用此测试？
data[test]
给我一个ValueError:项目长度错误。
谢谢!
浏览 2提问于2015-05-19得票数 0
我需要根据条件复制和粘贴列的前一个非空值。我需要用最有效的方法来做，因为行数是几百万。使用for loop将在计算上花费很大。
因此，如果有人能在这方面帮助我，我们将不胜感激。
|Col_A |Col_B |
|--------|--------|
|10.2.6.1| NaN |
| NaN | 51 |
| NaN | NaN |
|10.2.6.1| NaN |
| NaN | 64 |
| NaN | NaN |
| NaN | NaN |
|10.2.6.1| NaN |
根据该条件，每当Col
浏览 1提问于2021-03-08得票数 1
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1回答
如何获得由index元素和当前元素本身组成的元组：
使用以下代码：
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[None, 'y', None], [None, None, 'x'], ['z', None, None]],
index=['a', 'b', 'c'],
columns=['X', 'Y', 'Z&#
浏览 0提问于2019-09-20得票数 0
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git status显示的情况如下
git status
# On branch icc-server-send-metric-values
# Changes not staged for commit:
# (use "git add <file>..." to update what will be committed)
# (use "git checkout -- <file>..." to discard changes in working directory)
#
# modified: java/
浏览 4提问于2015-02-23得票数 3
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