处理NaN值的groupby对象上的pandas变换
是指在使用pandas库进行数据处理时，对于包含NaN值的数据进行分组操作后，对每个分组进行特定的变换操作。
在pandas中，NaN值表示缺失值或空值。当我们对包含NaN值的数据进行分组操作时，可以使用groupby函数将数据按照指定的列进行分组。然后，可以对每个分组应用不同的变换操作来处理NaN值。
常用的处理NaN值的groupby对象上的pandas变换包括：
- 填充缺失值：使用fillna函数可以将NaN值替换为指定的数值，例如使用0、平均值、中位数等填充缺失值。示例代码如下：
- 填充缺失值：使用fillna函数可以将NaN值替换为指定的数值，例如使用0、平均值、中位数等填充缺失值。示例代码如下：
- 删除缺失值：使用dropna函数可以删除包含NaN值的行或列。示例代码如下：
- 删除缺失值：使用dropna函数可以删除包含NaN值的行或列。示例代码如下：
- 插值处理：使用interpolate函数可以对NaN值进行插值处理，根据已知数据的趋势进行估计填充。示例代码如下：
- 插值处理：使用interpolate函数可以对NaN值进行插值处理，根据已知数据的趋势进行估计填充。示例代码如下：
- 自定义处理：可以根据具体需求自定义处理NaN值的方法，例如使用其他统计量、字符串替换等。示例代码如下：
- 自定义处理：可以根据具体需求自定义处理NaN值的方法，例如使用其他统计量、字符串替换等。示例代码如下：
处理NaN值的groupby对象上的pandas变换在数据清洗和预处理阶段非常常见，可以帮助我们处理缺失值，使数据更加完整和准确。
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我在Python3上使用Pandas和Numpy，其版本如下：
Python 3.5.1 (通过Anaconda 2.5.0) 64位
熊猫0.19.1
Numpy 1.11.2 (可能与此无关)
下面是产生问题的最小代码：
import pandas as pd
import numpy as np
a = pd.DataFrame({'i' : [1,1,1,1,1], 'a': [1,2,5,6,100], 'b': [2, 4,10, np.nan, np.nan]})
a.set_index(keys='a
浏览 3提问于2017-02-07得票数 4
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给定一个DataFrame df
yellowCard secondYellow redCard
match_id player_id
1431183600x96x30 76921 X NaN NaN
76921 NaN X X
1431192600x162x32 71174 X
浏览 3提问于2015-06-02得票数 1
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你能告诉我如何纠正这个错误吗?我使用决策树来训练笔划模型。数据集在kaggle上，但是..我不明白这个问题。
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
dataset = pd.read_csv("train.csv")
X = dataset.iloc[:,[0,12]].values
Y = dataset.iloc[:,13].values
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
SC = StandardScale
浏览 0提问于2021-05-17得票数 0
3回答
我在合并重复列方面有问题(有点问题)。它似乎适用于较早版本的Pandas/Python (不确定罪魁祸首是什么)，但不适用于最新版本。
基本上，我有一个混合值的数据格式，其中列名称是重复的。这些值要么是int、string，要么是nan。对于每个重复的列名，所有的非nan值都是相同的，因此在理论上max()应该能做到这一点。
说我有数据中心：
col1 col1 col2 col2 col3
0 Foo nan nan Bar Baz
1 nan nan Bar Bar nan
2 0 nan 1 nan 1
浏览 0提问于2018-07-26得票数 1
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嗨，我在努力解决以下问题：
给定包含name和variable列的数据文件，我想创建两个列表：
list_names_nan包含变量列中所有值都为nanlist_names_not_nan的名称，其中包含变量列中列表1中的值不是nan的名称。
下面是一个例子
import pandas
import numpy
df = pandas.DataFrame(data=[['x',1],['y',2],['x',4],['z',numpy.nan],
['x',
浏览 6提问于2020-07-15得票数 3
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Python中的示例数据帧： d = {'col1': ["a", "a", "a", "b", "b", "b", "c", "c", "c"],
'col2': [3, 4, 5, 1, 3, 9, 5, 7, 23]}
df = pd.DataFrame(data=d) 现在，我想用Python和pandas得到相同的输出，就像我用下面的代码在R中得到的一样。因此，我希望在col2中按组获得col1中
浏览 10提问于2020-03-27得票数 1
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我试图使用自定义聚合函数来提高pandas.groupby.aggregate操作的性能。我注意到--如果我错了-- pandas按顺序调用每个块上的聚合函数(我怀疑它是一个简单的for-loop)。
由于pandas在很大程度上是基于numpy的，是否有一种方法可以使用numpy的矢量化特性来加速计算？
我的代码
在我的代码中，我需要将风数据平均样本聚合在一起。虽然平均风速是微不足道的，但平均风向需要一个更特殊的代码(例如，平均1度和359度是0度，而不是180度)。
我的聚合功能是：
移除NaNs
如果没有其他值，则返回NaN
检查是否存在指示可变风向的特殊标志。如果是，则返回
浏览 1提问于2020-12-01得票数 5
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我正在尝试为连续的有效数字(非空值)设置薪资列的最大金额和费用列的最小金额
我试着迭代行，但没有正常工作，寻找一种pandas way解决方案。
Name date salary expense
Ram 10 1000 NaN
Ram 12 8000 NaN
Ram 13 NaN 500
Ram 14 NaN 800
Ram 15 3000 NaN
我的预期输出将是这样的，
Name date salary expense
Ram 12 80
浏览 5提问于2021-12-01得票数 0
我对python很陌生，我正在努力学习下面的例子:我有一个带有日期索引的熊猫DataFrame和一个有节日的专栏。这是每天的决议。
import pandas as pd
import holidays
hd = holidays.Switzerland(years=[2018])
f = pd.DataFrame(hd.items())
f.columns = ['date', 'feastday']
f['date'] = pd.to_datetime(f['date'])
f = f.set_index('date
浏览 0提问于2019-03-08得票数 1
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我目前的pandas数据帧： Subject Test1 Test2 Test3
Python 45 Temp 25
50 Temp Temp
Temp
浏览 38提问于2020-12-07得票数 1
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我有一个最小的样本数据：
import pandas as pd
from pandas import Timestamp
data = pd.DataFrame({'Client': {0: "Client_1", 1: "Client_2", 2: "Client_2", 3: "Client_3", 4: "Client_3", 5: "Client_3", 6: "Client_4", 7: "Client_4"},
'
浏览 3提问于2020-12-24得票数 0
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对于每一行，我想随机抽样k个对应于非空值的列索引。 如果我从这个数据帧开始， A = pd.DataFrame([
[1, np.nan, 3, 5],
[np.nan, 2, np.nan, 7],
[4, 8, 9]
])
>>> A
0 1 2 3
0 1.0 NaN 3.0 5.0
1 NaN 2.0 NaN 7.0
2 4.0 8.0 9.0 NaN 如果我想为每一行随机采样2个非空值，并将它们更改为值-1，一种方法如下： B = A.copy()
for i in A.index:
s = A.l
浏览 7提问于2021-07-30得票数 0
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我正在对两列执行group by操作，需要计算level-1中值的数量 我尝试了以下几种方法： >>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({'A': ['one', 'one', 'two', 'three', 'three', 'one'], 'B': [1, 2, 0, 4, 3, 4], 'C': [3,3,3,3,4,8]})
>>> pr
浏览 12提问于2019-06-24得票数 1
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我在Pandas DataFrame上看到了这个：
site channel week value
0 Canada A W01 NaN
1 Canada A W02 NaN
2 Canada A W03 12
3 Canada B W01 NaN
4 Canada B W02 NaN
5 Canada B W03 66
我要去拿这个
site
浏览 0提问于2018-08-10得票数 1
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我知道fillna()方法可以用来填充整个数据中的NaN。
df.fillna(df.mean()) # fill with mean of column.
如何将平均计算限制在NaN所在的组(和列)。
实例：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({
'a': pd.Series([1,1,1,2,2,2]),
'b': pd.Series([1,2,np.NaN,1,np.NaN,4])
})
print df
输入
a b
0 1 1
1
浏览 4提问于2015-11-30得票数 4
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我有一个从sql中读到的df：
id stock_id symbol date open high low close volume
0 1 35 ABSI 2022-09-28 3.06 3.33 3.0400 3.27 217040
1 2 35 ABSI 2022-09-29 3.19 3.19 3.0300 3.12 187309
2 3 35 ABSI 2022-09-30 3.11 3.27 3.
浏览 4提问于2022-10-08得票数 0
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我正在用Pandas中的groupby语句计算特性，并不断得到分段错误。dataframe df的形状大致为(10**7, 2)。
for value in value_list:
df_tmp = df[df["feature"]==value]
df_tmp.groupby("user_id", as_index=False).count()["feature"]
分割故障: 11
有时
总线错误: 10
有人知道我怎么解决这个问题吗？
我在OSX10.11.1上使用Pandas 0.17.1，Numpy 1.10.4
浏览 3提问于2016-01-21得票数 1
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我对grouped.apply()的行为有点迷惑。res1和res2的类型不同。res1是系列，res2是DataFrame。有人能解释一下其中的原因吗？
import pandas as pd
import numpy as np
def exampleFrame():
animal = ['Tiger','Lamb','Pony']
sizeCat = ['Tiny','Small','Medium','Large',
浏览 0提问于2013-11-27得票数 1
我有一个熊猫数据框架，如下所示。我想根据每个订单对列'NEW1‘进行累加求和。下面的代码部分工作，但它没有忽略Nan的意思:我期望最后一行的'cumsum‘值为8 import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'ORDER':["A", "A", "B", "B"], 'NEW1':[np.nan, 5, 8, np.nan]})
df['cumsum'] = df.groupby(['O
浏览 103提问于2020-07-24得票数 1
我有一个基于不同气象站的数据，
stationID | Time | Temperature | ...
----------+------+-------------+-------
123 | 1 | 30 |
123 | 2 | 31 |
202 | 1 | 24 |
202 | 2 | 24.3 |
202 | 3 | NaN |
...
我想删除“stationID”组，它们有超过一定数量的NaNs。例如，如果我
浏览 0提问于2016-07-25得票数 6
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有没有办法把drop_duplicates和conditions一起使用？例如，让我们以以下数据帧为例：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'Customer_Name': ['Carl', 'Carl', 'Mark', 'Joe', 'Joe'],
'Customer_Id': [1000,None,None,None,50000]
})
基于此数据帧，我想为Customer_Id和Customer_Name派生出一个具有不同行的数据
浏览 1提问于2013-11-19得票数 2
3回答
正向填充NA
、、、
我有一张NaN的桌子。
import pandas as pd
data = {'name': ['may','may', 'mary', 'james','james','john','paul', 'paul', 'joseph'],
'email' : ['may@gmail.com','NaN','Mary@gmail.com','James
浏览 3提问于2020-11-20得票数 0
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从这里对SO ()的讨论中汲取灵感，我尝试了所建议的方法，虽然它在使用函数sum()时有效，但在使用np.nansum时却不起作用：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.rand(100,4), columns=['a', 'a','b','b'], index=pd.date_range('2011-1-1', periods=100))
print(df.head(3))
sum()案件：
print(df.gr
浏览 1提问于2016-09-07得票数 2
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3回答
我试图在每个唯一的Salary列值之后添加空行(除了重复的值之外，没有空行)。
当前输入：
Name Country Department Salary
0 John USA Finance 12000
1 John Egypt Finance 12000
2 Jack France Marketing 13000
3 Geroge UK Accounts 11000
4 Steven India Data 10000
5 Mohammed
浏览 2提问于2021-08-11得票数 0
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下面的代码给出错误 import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.DataFrame({"item":['a','a','b'],"item1":['b','d','c']})
df.groupby("item").agg(model_list=("item1", np.unique)) 由于项目a有两个唯一值(即b和d)，如何修改它以返回第一个非空的唯一值？
浏览 28提问于2021-03-18得票数 0
2回答
如何在pandas中对正负值进行不同的求和，并将它们放在positive和negative列中呢？
我的数据如下所示：
df = pandas.DataFrame({'A' : ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
'B' : ['one', 'one', 'two', &#
浏览 6提问于2015-11-18得票数 8
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我有一个包含两个列的dataframe，一个用于名称，另一个用于字符串值。我正在尝试按名称计算选择字符串值的频率。
我尝试过pandas.pivot_table和pandas.DataFrame.groupby，但是我希望创建一个全新的数据框架，而不是聚合。
例如，我有一个dataframe：
import pandas as pd
import numpy as np
data = np.array([['John', 'x'], ['John', 'x'], ['John', 'x'], [&
浏览 2提问于2019-08-16得票数 3
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1回答
熊猫数据前填满足一定条件
、、、
我有一个如下代码生成的数据格式：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'Start': [True, '-', '-', '-', True, '-', '-', '-', True, '-', '-', '-'],
'End': ['-', '-', '-
浏览 1提问于2019-09-15得票数 3
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我正在尝试基于目标"group-by“列在我的dataframe上使用字符串创建一些聚合。
假设我有以下包含4列的数据帧：
我希望根据列"Col1“对所有行进行分组，在NaN的情况下，使用非null的值进行分组。
期望的输出如下所示：
我也试着使用一个普通的：
import pandas as pd
from tabulate import tabulate
df = pd.DataFrame({'Col1': ['A', 'B', 'A'],
'
浏览 23提问于2020-02-11得票数 2
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4回答
嗨，我希望你能帮我这个忙。我有一个数据文件df_test
import pandas as pd
import numpy as np
df_test = pd.DataFrame(data=[[np.nan,2,3,"male"],
[4,5,6,"female"],
[1,2,np.nan,"female"]],
columns=['a','b',&#
浏览 14提问于2022-08-03得票数 1
嘿，我有下面的数据集
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'column1': [0,0,1,0,1,0,0,1,1,0,1,1,1]})
我希望能够计算连续1和0的数目，并生成2列：
consec0: 1,2,_,1,_,1,2,_,_,1,_,_,_
consec1: _,_,1,_,1,_,_,1,2_,1,2,3
然后，我想取最大的连续数，并创建两个列表：
max_consec0: 2,1,2,1
max_consec1: 1,1,2,3
我的数据集最终只会是max_consec0和max_consec1
浏览 0提问于2020-07-13得票数 4
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编辑：，我在np.nan字符串中犯了一个菜鸟的错误，他指出了“冷速度”、“温-本”、“ALollz”。答案很好，所以我不删除这个问题来保留这些答案。
原版：
我读过这个问题/回答
这个答案解释了处理NaN值的不同之处。但是，当我用groupby调用as_index=False时，他们都会选择NaN。
此外，Pandas的groupby.nth具有与head和first类似的功能
groupby.first(), groupby.nth(0), groupby.head(1)和as_index=False有什么区别？
例子如下：
In [448]: df
Out[448]:
A
浏览 1提问于2019-04-08得票数 4
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我有一张像这样的数据
import pandas as pd
import numpy as np
fff = pd.DataFrame({'group': ['a','a','a','b','b','b','b','c','c'], 'value': [1,2, np.nan, 1,2,3,4, np.nan, np.nan]})
只有当group中的所有 values都是NAs时，我才想通过group删除Nas。我
浏览 0提问于2020-07-27得票数 2
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1回答
我有一个简单的df。它有两列。我想按a列的值分组。下面是一个简单的例子:任何输入都会非常感谢！
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame()
df['a'] = [1, 2, 3, 4, 1, 2]
df['b'] = [10, 20, 30,40, 50,60]
期望的产出是：
df = pd.DataFrame()
df['a'] = [1, 2, 3, 4]
df['b'] = [10, 20, 30,40 ]
df['b1']
浏览 1提问于2022-08-09得票数 0
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1回答
我有以下DataFrame： import pandas as pd
# create simple dataset of people
data_pandas = pd.DataFrame({'Order': [1, 1, 1,1,2,2,2],
'X': [30,44,30,44,44,30,44],
'Y': [46,46,35,45,90,60,60]}) 我想用以下逻辑创建一个新的列'Z‘：用相同的'X
浏览 22提问于2019-03-14得票数 1
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1回答
有没有一种方法可以根据另一列的值对列中的值进行累加值，但在不再遵守条件后，重置累加值？在下图中，条件因子是'Rbin‘等于1。 ? random_data_frame = pandas.DataFrame()
random_data_frame['Rbin'] = [0,1,1,1,0,0,1,0]
random_data_frame['Rmomentum'] = [-0.07,0.03,0.06,0.005,-0.008,-0.8,0.8,-0.5]
浏览 34提问于2021-01-31得票数 2
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2回答
I有以下DATAFRAME
I正试图到达这个DATAFRAME
我的代码在这里(包括我尝试的解决方案)
import pandas as pd
# Data
myInput = {'name': ['TOM','TOM','TOM','TOM','TOM','TOM','TOM'],
'fruit': ['apple','apple','orange','orange
浏览 1提问于2021-03-09得票数 1
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在this问题和数据帧之后，我正在尝试将数据帧转换为字典。在pandas中，我使用的是： dictionary = df_2.unstack().to_dict(orient='index') 但是，我需要将此代码转换为pyspark。有人能帮我吗？正如我从前面的问题中了解到的，比如this，我确实需要使用pandas，但是数据帧太大了，我无法做到这一点。我该如何解决这个问题呢？ 编辑： 我现在尝试了以下方法： dictionary_list = map(lambda row: row.asDict(), df_2.collect())
dictionary = {age[
浏览 20提问于2021-01-14得票数 0
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3回答
我有一个数据框架，其中包含了在不同账户中有余额的人的信息。它看起来像下面这样。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'name':['John', 'Jacob', 'Mary', 'Sue', 'Harry', 'Clara'],
'accnt_1':[2, np.nan, 13, np.nan, np.nan, np.nan],
浏览 4提问于2020-09-15得票数 0
2回答
我有sessions数据格式，其中包含E-mail和Sessions (int)列。
我需要计算每封电子邮件会话的滚动和(即不是全球范围的)。
现在，可以使用以下方法，但速度慢得令人痛苦：
emails = set(list(sessions['E-mail']))
ses_sums = []
for em in emails:
email_sessions = sessions[sessions['E-mail'] == em]
email_sessions.is_copy = False
email_sessions['Ses
浏览 1提问于2016-09-07得票数 2
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我有以下数据：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'var': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
'value': [1, 2, 1, 2, 3, 4, 5],
'input': [0.1, 0.1, 0.2, 0.2, 0.3, 0.3, 0.3]})
我希望
浏览 0提问于2019-07-05得票数 1
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1回答
以下内容给出了IndexError:索引超出界限：
import pandas as pd
from numpy import nan
df1 = pd.DataFrame({'Date': {0: '2016-10-11', 1: '2016-10-11', 2: '2016-10-11', 3: '2016-10-11', 4: '2016-10-11',5: '2016-10-11'}, 'Stock': {0: 'ABC', 1: '
浏览 3提问于2016-10-17得票数 0
我基本上有一个文件，比如
Name Day1 Day2 Day3
Abe 1 2 3
Ben 2 2 1
Cat 2 3 2
并且我在表单中有“更新文件”
Name Day3 Day4
Abe 4 0
Dan 6 3
因此，我需要跟踪哪些行是水平扩展的，哪些是垂直扩展的，哪些是双向扩展的。在excel中，这基本上就像是将每个数据集拆分为4个，然后将数据粘贴到适当的位置。
我正在研究一个解决方案，但我想也许NumPy或Pandas或其他一些套件有很好的工具来实现这一目的？
编辑：“更新”文件总是包含更多的最新信息，所以无论它们包含什么，都
浏览 0提问于2013-05-25得票数 2
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我希望在Pandas DataFrame中找到连续DataFrame的索引，超过3个连续的NaN返回它们的大小。这就是：
58234 NaN
58235 NaN
58236 0.424323
58237 0.424323
58238 NaN
58239 NaN
58240 NaN
58241 NaN
58242 NaN
58245 NaN
58246 1.483380
58247 1.483380
应该返回类似于(58238，6)的内容。返回的
浏览 0提问于2017-09-01得票数 6
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2回答
按列分组以查找另一列中最常见的值。示例：
import pandas as pd
d = {'col1': ['green','green','green','blue','blue','blue'],'col2': ['gx','gx','ow','nb','nb','mj']}
df = pd.DataFrame(data=d)
df
给予：
col1 col2
g
浏览 0提问于2018-08-29得票数 9
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我想对每个组的前N个数据周期求和。我已经看过如何单独做每一个(分组求和，或sum prior N periods)，但找不出一种干净利落的方法来同时做这两个。 我目前正在做以下工作： import pandas as pd
sample_data = {'user': ['a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'b', 'b'],\
'c
浏览 165提问于2019-09-05得票数 5
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我有一个dataframe，我想要将它平均在行和列之间，并按Person分组。
通常我可以做.mean()和.mean(axis=1)，但是，我的数据有几个NaN值，所以这个方法对具有NaN值的行应用了不允许的加权。
My code:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(data=[[1,2,np.nan, 'Person A'],
[1,2,3, 'Person B'],
[2,np.na
浏览 4提问于2017-06-12得票数 2
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2回答
我想按Type列对it进行分组，并在分组股票上应用一个函数，该函数返回分组股票的值列不是NaN的第一行，并将其复制到单独的数据框架中。
到目前为止，我得到了以下信息：
dummy data:
df1 = {'Date': ['04.12.1998','05.12.1998','06.12.1998','04.12.1998','05.12.1998','06.12.1998'],
'Type': [1,1,1,2,2,2],
浏览 3提问于2020-10-08得票数 1
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我有一个Pandas数据帧： a=[1,1,1,2,2,2,3,3,3]
dic={'A':a}
df=pd.DataFrame(dic) 我将多索引应用于此df： index=[(1,'a'),(1,'b'),(1,'c'),(2,'a'),(2,'b'), (2, 'c'),(3,'a'),(3,'b'), (3,'c')]
df.index=pd.MultiIndex.from_tuples(index, names=[
浏览 53提问于2020-09-14得票数 0
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我有一个时间序列df：
Menge Dates Time month
19.5 2018-01-01 00:00:00 Jan
19.0 2018-01-01 00:15:00 Jan
19.5 2018-01-01 00:30:00 Jan
19.5 2018-01-01 00:45:00 Jan
21.0 2018-01-01 01:00:00 Jan
19.5 2018-01-01 01:15:00 Jan
浏览 0提问于2019-05-15得票数 2
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