基于条件的列中的Fillna()
()是一个用于填充缺失值的函数。在数据处理和分析中，经常会遇到数据中存在缺失值的情况，而Fillna()函数可以帮助我们处理这些缺失值。
Fillna()函数的作用是将指定列中的缺失值（NaN）替换为指定的值或者使用特定的填充方法进行填充。它可以根据条件来选择性地填充缺失值，使得数据在后续的分析和处理中更加准确和完整。
Fillna()函数的常见参数包括：
- value：用于替换缺失值的值，可以是一个具体的数值、字符串或者其他数据类型。
- method：填充缺失值的方法，常见的方法包括向前填充（ffill）、向后填充（bfill）等。
- axis：指定填充的方向，可以是行（axis=0）或者列（axis=1）。
- inplace：是否在原数据上进行修改，默认为False，即返回填充后的新数据。
Fillna()函数的应用场景包括但不限于：
- 数据清洗：在数据清洗过程中，经常需要处理缺失值，Fillna()函数可以帮助我们填充这些缺失值，使得数据更加完整。
- 数据预处理：在机器学习和数据分析中，缺失值会影响模型的准确性，使用Fillna()函数可以处理缺失值，提高模型的性能。
- 数据分析：在数据分析过程中，我们可能需要对缺失值进行处理，以便更好地理解数据的特征和趋势。
腾讯云提供了多个与数据处理和分析相关的产品，可以与Fillna()函数结合使用，例如：
- 腾讯云数据仓库（Tencent Cloud Data Warehouse）：提供了高性能、弹性扩展的数据仓库服务，可以用于存储和分析大规模数据。
- 腾讯云数据湖（Tencent Cloud Data Lake）：提供了海量数据存储和分析的解决方案，支持多种数据处理引擎和工具。
- 腾讯云数据集成（Tencent Cloud Data Integration）：提供了数据集成和转换的服务，可以帮助用户实现数据的清洗、转换和同步。
更多关于腾讯云数据处理和分析产品的信息，可以访问腾讯云官方网站：腾讯云数据处理和分析产品。
相关·内容
2回答
? 在上面的数据框中，我试图使用pandas将最后一列中的NaN和负值替换为0，我在这里使用了一些建议，但这似乎也会影响其他列，并将其他列中的值替换为零。 如何将其限制为只显示选定的列
浏览 211提问于2021-08-25得票数 0
2回答
我有一个数据帧，如下所示：
loc status ID
0 LA NaN NaN
1 CHC NaN NaN
2 NYC ARR 32
3 CHC DEP 45
4 SEA NaN NaN
我正在尝试根据status列来填充ID列中缺少的值。如果status列是"ARR"：我想向后填充，如果status列是"DEP"：我想向前填充，这样我的最终数据帧将如下所示：
loc status ID
0 LA NaN 32
1 CHC NaN 32
2 NYC ARR 32
浏览 5提问于2017-02-02得票数 1
回答已采纳
2回答
我想创建一个条件，如果两列中的每一行都有数据，则检查数据帧，如果有，则在另一列中输入值。我得到一个模棱两可的ValueError。我认为这可能是一种奇怪的方式，但我也想创建输入条件，其中列a为True，列B为False，反之亦然。 df = pd.DataFrame({'a': ['y', '','z'], 'b': ['x','', '']})
if df['a'].notna() == True & df['b'].n
浏览 12提问于2021-02-11得票数 0
2回答
我曾试图调查类似的问题，但据我所查，我找不到任何可以帮助我的问题。
我有一个每日报告，我从一个数据库中提取，但其中的一个信息，确切地说是什么需要交付。下面是我提取的一个例子：
col1 col2
wrongstring correct
correctstring correct
correctstring correct
NaN correct
NaN NaN
col2中的信息已经使用dict和NaN进行了更正，NaN从数据库中丢失了值，我需要用正确的字符串替换丢失的值。今天，它是用vlookup在Excel中完成的，我
浏览 7提问于2020-06-08得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在用Pandas处理excel表格，并检查每行的单元格是否有不同的条件。我通过if和else对每个单元格执行此操作。有没有任何有效的方法来实现这一点。有一些要处理的带有diff检查的30+列。(对于dates、Nan和其他，很少) if pd.isnull(col[4]):
col[4] = 'NA'
else:
col[4] = datetime.strftime(col[4], '%m-%d')
浏览 9提问于2020-07-14得票数 0
我想测试C列中的单元格是否为空白，如果是，则在A列中填充值，如果A为NaN，则用B填充。列C可能有一些空白单元格如下所示：
df
A B C
0 xyz NaN 12.03.2010
1 abc NaN 01.10.2009
2 NaN 14.11.2010
3 02.10.2010 NaN
C似乎有一些空白单元格，但当我用df.iloc[2, 2] == None或pd.isnull
浏览 0提问于2021-07-05得票数 1
回答已采纳
使用Pandas DataFrame、df和函数，如下所示 def code(x):
for item in x:
if x in [21,32]:
return'Cat A'
elif x in [22,34]:
return"Cat B"
else:
print ('sorry') 我有一个DataFrame df，它有一个包含数字的列('Ref') df =
**Document No**
浏览 3提问于2020-06-20得票数 0
回答已采纳
2回答
填充空数据集
、、、
我目前正在从事一个数据科学项目，其中的dataset看起来如下所示：
示例数据集：
在清理数据集时，我注意到第一列中的前4个值(1,2,3,5)的“修补面积”为2500，其余的值相同。但是给我的数据集只将“修补区域”放在类别的第一行。有什么方法可以让我用相应的区域填充空的单元格，如下所示：
我用标记创建了这个图表，所以我实际上不知道如何编码它。
浏览 2提问于2020-03-11得票数 0
我试图在熊猫数据框架中创建一个新的列，并从现有的列中计算值。
我有三个现有的列("launched_date“、"item_published_at”、"item_created_at")
但是，我的"if rowcolumn_name不是None:“语句允许具有NaN值的列，而不跳过下一条语句。
在下面的代码中，我不希望在第一个条件之后打印"nan“的值，我希望类似于"2018-08-17”这样的东西。
df['adjusted_date'] = df.apply(lambda row: adjusted_date(ro
浏览 1提问于2019-07-15得票数 1
回答已采纳
我有张桌子：
df = pd.DataFrame([[0.1, 2, 55, 0,np.nan],
[0.2, 4, np.nan, 1,99],
[0.6, np.nan, 22, 5,88],
[1.4, np.nan, np.nan, 4,77]],
columns=list('ABCDE'))
A B C D E
0 0.1 2.0 55.0 0 NaN
1 0.2 NaN NaN
浏览 0提问于2019-10-10得票数 0
回答已采纳
2回答
对于我的数据库，我需要创建一个基于条件的新列。在一个单独的文件中，我添加了如下所有条件：
conditions = [{year: 2016, price: 30000, fuel: Petrol, result: 12},
{year: 2017, price: 45000, fuel: Elektricity, result: 18},
{year: 2018, price: None, fuel: Petrol, result: 14},
我正在使用下面的代码添加一个新列
df['new_column'] = np.
浏览 6提问于2022-12-02得票数 0
1回答
我有两个数据帧df ( 15000行)和df1 ( 20000行)
df看起来就像
Number Color Code Quantity
1 Red 12380 2
2 Bleu 14440 3
3 Red 15601 1
和df1，它有两个列Code和Quantity，其中我希望在特定条件下使用python填充Quantity列，以便获得如下所示
Code Quantity
12380 2
15601 1
15640 1
14400 0
我想考虑
浏览 3提问于2021-02-18得票数 1
回答已采纳
2回答
我有一个住房数据框架： ? 价格列中缺少值的位置。我希望通过各自郊区的平均价格来填充缺失的值。 这是我的代码，用来填写同一列的平均价格： all_housing_df['Price'].fillna(all_housing_df['Price'].mean()) 如何填写各郊区的均价？
浏览 23提问于2021-04-11得票数 2
情况
考虑包含以下列的dataframe df：
一个名为amount的列。列中的所有值要么是整数> 0，要么是NaN。
名为property_1、property_2、property_3等的多列。这些列中的值是任意的。
一个简单的例子是df：
import numpy as np
import pandas as pd
data = [
[2, 7., 2., 4., 3.],
[np.nan, 8., 3., 4., 2.],
[3, 9., 1., 5., 6.],
[1, 8., 2., 4., 1.],
]
columns =
浏览 0提问于2019-01-24得票数 1
回答已采纳
1回答
我有下一只熊猫DataFrame：
a b c
1 1 5.0
1 1 None
1 1 4.0
1 2 1.0
1 2 1.0
1 2 4.0
2 1 3.0
2 1 2.0
2 1 None
2 2 3.0
2 2 4.0
我想替换None，但不是按列的意思。我希望选择所有行，其中a和b中的值相似，如果c在选定的行中有一个None-values，则只将它们替换为选定行的c-mean。类似于(此代码不起作用)：
df[df[('a'==1) & ('b'==1)]]['c'].fillna(df[df[('a'==1
浏览 0提问于2018-04-22得票数 4
回答已采纳
1回答
我想用0填充数据帧中列的缺失列，但只对那些满足一定条件的行，假设一列有不同国家的收入，而这一列在全国范围内都有缺失值，我只想为非英国市场填充缺失的值。怎么做？
浏览 7提问于2022-02-05得票数 0
2回答
在我的熊猫数据中，我有一个列，其中包含列表。有时列表是空的。我想用NULL或0,0替换为空列表的值。下面是包含这些清单的熊猫系列。
latlng = [[51.8927954, 0.9488230999999999],
[51.6207569, 0.1837936],
[50.8527375, -1.07789],
[],
[51.6216562, 0.119973],
[51.5368817, -0.1753158],
[51.9144871, -0.16127
浏览 4提问于2017-06-29得票数 1
回答已采纳
1回答
dataframe中的每一列(c)都包含一个包含一些极端异常值的时间序列值，其目标是删除这些值并替换以前看到的值。
下面的代码可以正常工作，但是非常慢，因为我总共需要对7个不同的列和59个数据文件运行这个操作。是否存在将此操作矢量化或以另一种方式使其更快的操作？
用以前看到的值代替异常值并不是一个真正的选择，因为这会干扰数据的时间序列性质。
for c in df.columns:
if c == "date":
continue
for i in range(len(dfn)):
if dfn[c].iloc[i] > 5
浏览 2提问于2018-07-04得票数 4
回答已采纳
2回答
基于字符串条件填充缺失值
、、、
我试图编写一个函数，根据文本列中的字符串条件，从数字列中提取一些空值。
我的尝试例子：
def fill_nulls(string, val):
if df['TextColumn'].str.contains(string) == True:
df['NumericColumn'] = df['NumericColumn'].fillna(value=val)
“string”和“val”参数是手动输入的。我尝试将函数应用于我的数字列，但它给出了以下错误：
ValueError: The truth value of a Series
浏览 11提问于2021-12-06得票数 2
回答已采纳
如何选择标题名称以“持续时间”或“形状”开头的所有列？(而不是定义一个长长的列名列表)。我需要选择这些列并用0替换空白字段。
column_names = ['durations.blockMinutes_x',
'durations.scheduledBlockMinutes_y']
data[column_names] = data[column_names].fillna(0)
浏览 5提问于2015-12-04得票数 1
回答已采纳
考虑一下代码 将熊猫作为pd导入 # dfs
df_sample = pd.read_csv('...........')
array = ['' , '' , '' ....]
pattern = '|'.join(array)
# get all the rows
print(df_sample.COLUMN_NAME_XXX.str.contains(pattern)) 我如何才能获得列的内容，而不是目前的TRUE/FALSE？ 因为我一直收到这样的信息： manipulations.py:17: Use
浏览 30提问于2021-07-14得票数 0
回答已采纳
我想创建一个布尔值列，基于另一个使用pandas的列的计算结果。理想情况下，我希望使用与我复制的语法相似的语法，但如果这是不可能的，我愿意接受其他建议。
df是一个熊猫数据帧。AggRow是一列包含整数的数据。
所以，我有一个AggRow的数据，它有一个值范围。如果我想让conditionmet在AggRow小于或等于6001的地方为True，我可以基于一个标准成功地创建一个新列conditionmet，如下所示：
conditionmet = df['AggRow'] <= 6001
但是，如果我希望在AggRow为<= 6001或10001和10009之间(包括
浏览 0提问于2018-02-24得票数 4
请考虑以下DataFrame df：
timestamp id condition
1234 A
2323 B
3843 B
1234 C
8574 A
9483 A
根据列条件中包含的条件，我必须在此数据框中定义一个新列，该列计算该条件中有多少个in。但是，请注意，由于DataFrame是按时间戳列排序的，因此可能有多个条目具有相同的id，因此简单的.
浏览 9提问于2018-07-01得票数 0
回答已采纳
我正在尝试用相同类型的非空值的平均值填充数据帧的特定列(基于数据帧中另一列的值)。下面是重现我的问题的代码：
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
#Create the DateFrame with a column of floats
#And a column of labels (str)
np.random.seed(seed=6)
df['col0']=np.random.randn(100)
lett=['a','b','c',
浏览 0提问于2018-01-05得票数 1
我正在尝试从其他三个列的元素之间的逻辑操作生成一个pandas数据帧列。我知道我可以一行一行地吃力地完成它，但我相信有一种更简洁的方法来实现这一点。下面是如果标准操作在dataframe列之间工作的话我会怎么做(显然这段代码不能工作)。该操作依赖于访问该列中的前一个值，因此最后一行中的.shift()。
if dataframe['C'] > dataframe['H']:
dataframe['Result'] = 1
else:
if dataframe['C'] < dataframe['
浏览 3提问于2021-02-28得票数 0
假设我们有一个包含2列或更多列数字数据的数据帧。例如：
df = pd.DataFrame( {'a':linspace(1,10,10), 'b':linspace(11,20,10), 'c':linspace(21,30,10)})
df['a'][3]=None
df['b'][3]=None
df['a'][2]=None
df
Out[98]:
a b c
0 1 11 21
1 2 12 22
2 NaN 13 23
3 NaN NaN 24
浏览 0提问于2014-03-15得票数 3
下面是我的df示例：
units price
0 143280.0 0.8567
1 4654.0 464.912
2 512210.0 607
3 Unknown 0
4 Unknown 0
我
浏览 0提问于2018-11-21得票数 0
回答已采纳
3回答
我知道这会添加相同索引的连续列：
df['C'] = df['A'] + df['B']
但是如何添加不同索引的列：
假设我有这样的数据：
df
A B
0 9 40
1 1 70
2 5 80
3 8 30
4 7 50
我需要创建另一个列C，它是A列的当前索引行(即idx)和列B的前一个索引行(即idx-1)的添加，例如：
df
A B C
0 9 40 (9)
1 1 70 (40 + 1)
2 5 80 (70 + 5)
3 8 30 (80
浏览 2提问于2016-07-18得票数 2
回答已采纳
我试图通过仅对某些值进行计算来创建一个新列，这取决于它们是否与不同列中的某个字符串匹配。例如, df1 = pd.DataFrame({'currency': ['USD', 'PKR', 'PKR', 'USD'], 'amount': [1000, 34000, 40000, 560]}) 我想创建一个新列，在该列中我希望具有相同的PKR值，但我希望USD值乘以150。 这就是我想要的 total = [150000, 34000, 40000, 84000] df1['total&#
浏览 10提问于2021-01-19得票数 1
回答已采纳
1回答
为数据帧过滤器填充na
、、、
我有一个类似于下面的数据帧：
col1 col2 col3 col4
0 101 1000 NaN NaN
1 102 2000 51 1500
2 103 2500 52 2800
3 104 3600 53 NaN
4 105 2400 NaN NaN
5 106 3600 54 NaN
6 107 1200 55 1800
7 108 1000
浏览 15提问于2021-06-11得票数 1
回答已采纳
我刚从Pandas 0.11升级到0.13.0rc1。升级导致了一个与Series.fillna()相关的错误。
>>> df
sales net_pft
STK_ID RPT_Date
600809 20060331 5.8951 1.1241
20060630 8.3031 1.5464
20060930 11.9084 2.2990
20061231 NaN 2.6060
20070331 5.912
浏览 0提问于2013-12-17得票数 4
回答已采纳
1回答
给定以下数据格式df，其中df['B']=df['M1']+df['M2']
A M1 M2 B
1 1 2 3
1 2 NaN NaN
1 3 6 9
1 4 8 12
1 NaN 10 NaN
1 6 12 18
我希望列NaN中的B等于M1或M2中的相应值，条件是后者不是NaN。
A M1 M2 B
1 1 2 3
1 2 NaN
浏览 2提问于2018-01-09得票数 1
回答已采纳
在我的Pandas数据中有2列。
cola colb
X X
C NaN
NaN R
X X
我想摆脱可乐和可乐，用colc取代它。
cola colb colc
X X X
C NaN C
NaN R R
X X X
基本上，我需要填充colc的值，以可乐和柯布。如果可乐中有nan，那么它就会从colb中拉出来，如果在colb中有nan，它就会从可乐中拉出来。可乐和可乐应该永远是平等的，如果
浏览 4提问于2020-07-07得票数 1
回答已采纳
我有一个dataframe，我想在where条件下创建一个新列。 id Value Flag last_value
1 100 0 200
1 250 1 200
1 50 0 200
1 300 1 200
2 200 1 100
2 200 0 100
2 50 0 100
2 10 0 100 首先，我想创建一个X列，其中第一行id
浏览 23提问于2021-06-29得票数 0
2回答
我不知道如何正确地处理以下想法:我有一个有两列、很多很多行的数据帧。我想根据这两列中的数据创建一个新列，这样，如果其中一列中有1，则值将为1，否则为0。大概是这样的：
if (df['col1']==1 | df['col2']==1):
df['newCol']=1
else:
df['newCol']=0
我试图以不同的方式使用.loc函数，但得到了不同的错误，所以要么是我没有正确使用它，要么是这不是正确的解决方案……
会很感谢你的帮助。谢谢!
浏览 1提问于2019-06-10得票数 0
1回答
我有下面的熊猫DataFrame。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('filename.csv')
print(df)
dog A B C
0 dog1 0.787575 0.159330 0.053095
1 dog10 0.770698 0.169487 0.059815
2 dog11 0.792689 0.152043 0.055268
3 dog12 0.785066 0.160361
浏览 0提问于2016-06-21得票数 21
回答已采纳
我有一个文本文件(one.txt)，其中包含任意数量的键值对(其中键和值由=分隔-例如1=8)。下面是一些示例：
1=88|11=1438|15=KKK|45=00|45=00|21=66|86=a
4=13|11=1438|49=DDD|8=157.73|67=00|45=00|84=b|86=a
6=84|41=18|56=TTT|67=00|4=13|45=00|07=d
我需要创建一个包含字典列表的DataFrame，列表中的每一行都是一个字典，如下所示：
[{1:88,11:1438,15:kkk,45:7.7....},{4:13,11:1438....},{6:84,41:18,
浏览 0提问于2018-07-08得票数 3
3回答
我有以下数据框架。
df = pd.DataFrame({'A': [2, np.nan], 'B': [1, np.nan]})
df.fillna( 0 )将所有NaN值替换为0。但我希望同时将列'A‘中的NaN值替换为1，将列'B’中的值替换为0。我怎么能这么做？
浏览 7提问于2022-01-11得票数 0
1回答
我正在尝试用两个单独的值(即8和12 )替换下面的NaN df列中的值。
| ColumnD |
+------------+
| 6 |
| NaN |
| 10 |
| NaN |
| 14 |
我目前能够使用数据帧的iloc手动实现这一点，如下所示：
df.iloc[1:2, 0] = 8
df.iloc[3:4, 0] = 12
有没有一种方法，我可以用8和12替换NaN值，方法是将2添加到Nan的前一个值，而不是直接用8和12替换NaN吗？
浏览 1提问于2021-11-24得票数 2
回答已采纳
下面是我拥有的一个示例数据集：
C1 C2
1 1
NaN 1
2 0
NaN 0
NaN 1
1 1
2 2
2 2
NaN 1
我希望将"C2“列中包含"1”的所有值转换为替换"C1“列中的相邻值。
因此输出应该如下所示：
C1 C2
1 1
1 1
2 0
NaN 0
1 1
1 1
2 2
2 2
1 1
或者，我
浏览 9提问于2021-03-10得票数 2
回答已采纳
2回答
想要一个新的列基于现有列的某些条件，下面是我现在正在做的，但它需要太多的时间来处理巨大的数据。有没有什么有效或更快的方法来做到这一点。
DF["A"][0] = 0
for x in range(1,rows):
if(DF["B"][x]>DF["B"][x-1]):
DF["A"][x] = DF["A"][x-1] + DF["C"][x]
elif(DF["B"][x]<DF["B"][x-1]):
浏览 3提问于2018-11-06得票数 0
1回答
我正在使用一个包含大量原始数据的特别大的dataframe。我想我已经成功地将我感兴趣的行转换为用pct_changed()更改的%，并将其插入到dataframe中的一个新列中。
在这里，我想比较每一行，只有当百分比超过2%时，才能得到结果。我试过用条件词，但它为我的每一行打印了一行。下面是我正在使用的代码：
import pandas as pd
df=pd.read_csv("tempcsv.csv")
percentile = df['Pressure'].pct_change().fillna(0)
for row in percentile:
浏览 3提问于2017-09-29得票数 2
回答已采纳
假设我有一个如下所示的df：
A B C
null 0 null
null 4 null
5 6 null
0 0 0
现在，我想根据A&B列的条件填充我的列C :只有当B列的'0‘在A列中有一个null时，然后让C列为null，否则在所有其他情况下，将B列复制到C列，这意味着我希望我的df看起来如下：
A B C
null 0 null
null 4 4
5 6 6
0 0 0
我怎样才能在熊猫身上做到这一点？任何帮助将不胜感激，因为我是相当新的蟒蛇
浏览 7提问于2019-11-07得票数 2
回答已采纳
请考虑以下数据：
A | B | C
_____________
a | 1 | 1
a | 5 | NaN
b | 3 | 1
b | 4 | NaN
c | 2 | 1
c | 2 | NaN
a | 1 | NaN
b | 3 | NaN
c | 4 | NaN
我的目标是根据一条规则更新C列，该规则还包括每个组的前一行。例如，如果来自B列的值小于前一列的值，则C的值应该为0，否则将保持上一列C的值。
因此，这将给我以下几点：
A | B | C
_____________
a | 1 | 1
a | 5 | 1
b | 3 | 1
浏览 2提问于2021-05-05得票数 2
回答已采纳
2回答
熊猫栏子集的分组
、、、
如果数据集为below.Here，我需要对列中的子集进行分组，并使用模式方法填充缺失的值。
需要对名称中的“Tom”值进行分组，并使用模式在值中填充缺失的值。
Name Value
0 Tom 20.0
1 Tom 20.0
2 Tom NaN
3 nick 19.0
4 nick 18.0
5 krish 15.0
6 nick 15.0
7 nick 20.0
8 jack NaN
9 Tom 23.0
10 Tom NaN
我尝试了下面的代码：
data[
浏览 6提问于2022-08-04得票数 2
回答已采纳
基本上，我有一个数据集，有点像这样
我只想选择'Havard‘行，并得到它们的平均值，并将其替换为GPA中的缺失值，仅用于'Havard’，而对于斯坦福则用不同的平均值来替换。
我尝试了data['GPA'].fillna(data['GPA'].mean())，但是它只会用整个列的平均值填充它。
浏览 4提问于2020-10-01得票数 1
回答已采纳
1回答
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'cakeName': ['A','B','C','D','E','F','G','H'],
'chocolate%': ['20','70','30','50','50','10','75','20'],
'm
浏览 1提问于2019-11-01得票数 2
回答已采纳
1回答
在读取csv文件时，我的dataframe有以下列名：
df.columns
Index([nan,"A", nan, "B", "C", nan],dtype='object')
由于未知的原因，它不会像通常那样自动将它们命名为"Unnamed:0"等等。
因此，是否可以将多个nan列重命名为未命名的:0、未命名的:1等等，这取决于有多少nan列-- nan列的数量各不相同。
浏览 2提问于2020-05-20得票数 1
回答已采纳
我每天收集和处理数百张乱七八糟的桌子，其中一些数据需要注意。
(不好意思我的英语和印刷技巧)
级别“S”的项目很少出现，当发生时(第3、6行)，如果“检查”列是“Go”(第6行)，则需要填充目标列的空白。(如果不为空，则保留原始值)
需要用"DANGER".填充"FillNA"列中的空白
(2.如果可能的话，"Detail"列中的空白需要用dataframe的行号填充&也就是"Check"列中指示的操作)。
N = pd.NA
df= pd.DataFrame({ "LEVEL":["
浏览 2提问于2022-05-15得票数 0
回答已采纳
1回答
我希望能够基于在单独列中标记为True的值对数据列执行滚动平均。下面是一个示例数据集。 Data Condition
2020-01-01 0:00 2.0 False
2020-01-01 0:01 2.0 False
2020-01-01 0:02 732.1 True
2020-01-01 0:03 734.2 True
2020-01-01 0:04 733.
浏览 12提问于2020-06-30得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播活动推荐
腾讯云开发者
