我的数据如下所示，新的pandas版本不会在fillna/ffill/bfill操作之后保留分组的列。有没有一种方法可以将数据分组？2 20.06 1 3 NaN
print(df.groupby(['one','two']).ffill
浏览 29提问于2021-10-25得票数 1
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熊猫群需要中间群吗？
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我试图通过分组对一列进行分组，然后在组内填充(b bfill().ffill())列子集，以掩盖数据中丢失的数据。我以前用过 return x.ffill().bfill()
但是，即使是在相对较小的数据文件上，转换也变得异常缓慢(目前只有3000×20的几秒钟时间)，所以
浏览 0提问于2018-07-31得票数 2
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我希望在一些数据框列上执行正向填充。ffill方法用以前填充的值替换缺少的值或NaN。在我的例子中，我想执行一个正向填充，不同的是我不想在Nan上这样做，而是针对一个特定的值(比如"*")。下面是一个例子 import pandas as pd {"a":2,
浏览 9提问于2020-06-25得票数 1
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我有一个多索引Pandas，我想使用ffill()来填充某些列中的所有NaNs。下面的代码显示了示例数据的结构，以及下一个快照中ffill()的结果。room = ['A', 'B']df = pd.DataFrame(columns=pd.MultiIndex.from_product([room, val]),data=np.random.randn(3,6)
浏览 0提问于2019-05-24得票数 0
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自从我将代码从一台计算机移植到另一台计算机后，我就遇到了一个非常奇怪的问题。我在这个系统上使用的是熊猫版本0.25.1，但我不确定我以前使用的熊猫版本。问题如下： ...: import numpy as np
In [2]: test = pd.DataFrame({"group" : ["A",，我会丢失整个"group“<em
浏览 2提问于2019-10-01得票数 7
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在本例中，我们尝试将组和列中的值应用于位于同一组和列中的所有其他NaNs。import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'id':[1,1,2,2,3,4,5], 'Year':[2000,2000, 2001, 2001, 2000, 2000()来填充每个包含值的组中的NaN。例如，代码试
浏览 2提问于2022-05-27得票数 0
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回归以填充NA值
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不知道)0 b 30.83 0.000h 8.29 f f 0 t g 0.0 0 -
我必须使用回归来填充列a2和a14的NA值，其中神经网络是针对以下列进行训练的其想法是，回归应该提供更好的估计，而不是填充中值。转换为对分类列</em
浏览 0提问于2022-12-30得票数 1
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我有一个DataFrame，我希望在一个列中根据它们的分组填充值。如果要填充的列中只有一个唯一值，我只希望填充这些值(通过使用ffill和bfill传播非NaN值)；否则，应该保持原样。df.groupby(col_to_groupby)
modified = group[group[col_to_modify].nunique() == 1].transform(lambda x: x.ffill().bfill(
浏览 7提问于2022-03-15得票数 1
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通常，我会将其加载到内存中并使用Pandas。我想按两列"A“和"B”分组，每当"C“列以一个值开头时，我想为那个特定的组重复该列中的值。在熊猫中，我会做以下事情：
df['C'] = df.groupby(['A','B'])['C'].fillna(method = '
浏览 7提问于2016-08-12得票数 3
初始数据帧具有索引3,2,1，在重新索引到0,1,2,3,4并将fill missing data方法设置为forward fill ffill后，它会向后传播。用户指南说，带有填充值的reindex需要排序索引，但是如何解释前向填充应用向后填充的结果呢？columns=list('abc'),
df.reindex([0,1,
浏览 6提问于2020-07-25得票数 2
首先，我希望在结果中保留几个聚合。其次，对于特定的列，有一个额外的感兴趣的聚合。由于此聚合仅与单个列相关，因此可以将重采样器限制为此列，以便不必要地将聚合应用于其他列。这个场景适用于一个简单的一维列索引： import numpy as npdf = pd.DataFrame(data=np.random.rand(50,4)")
result = r.aggregate([&quo
浏览 46提问于2019-09-10得票数 3
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在某些行中缺少time and date信息，如图像中所示。是否有一种方法可以自动填充每个unique_id的缺失日期和时间？每个唯一的id都有288个日期时间值(5 min * 12 hr * 24 hr = 288值，时间增量为5分钟)如何用以前的值填充丢失的unqiue ids？I试图用空单元格填充最后一列的VALUE。最温和的答案是，但解决方案只针对缺少日期，而不是日期和时间。
浏览 5提问于2021-04-24得票数 1
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ffill()和df["B"].ffill(inplace=True)，这会产生以下df：0 NaN 2.0 NaN 0.02 NaN 4.0 5.0 NaN现在，我想用B列中的对应值替换所有的NaN值。例如，df["A"].fillna(df["B&qu
浏览 7提问于2021-02-09得票数 0
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Python按节向前填充
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我有一个数据帧，看起来像这样： group_a group_b group_c group_d 4 hr 32 green Tyler 我希望能够向前填充
浏览 12提问于2021-01-07得票数 1
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顾名思义，在使用ffill之后，我在数据帧中留下了一个空值。u'change', 3: u'Y/Y4', 4: np.nan}}values = df.index[df[df.columns[0]].str.contains("train")].tolis
浏览 34提问于2019-03-23得票数 0
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假设我在Pandas中有两个dataframes x和y，我想在x中填充一个列，结果是在y中对一个列进行排序。我试过这个：但是它不起作用，我怀疑，因为在分配过程中，Pandas 在x和y (它们有相同的一组索引)之间对
浏览 3提问于2013-04-12得票数 15
在下面的示例中，我想使用1994的值。SIC通常在所有年份都是相同的。在极少数情况下，它可能会随着时间的推移而变化。我有一个由25万个观察值组成的大小组。谢谢!
浏览 31提问于2019-02-02得票数 0
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我需要在组内的dataframe列中转发填充值。我应该注意到，组中的第一个值从不会因构造而丢失。我现在有以下的解决方案。# really slow solutions
df['b'] = df.groupby('a')['b'].transform(lambda x: x.fillna(method='ffill'))df['b'] =
浏览 8提问于2017-03-28得票数 3
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