在pandas序列中填充值可以使用fillna()方法。该方法可以接受一个标量值或一个字典作为参数,用于填充缺失值。
如果要在"开始"和"停止"标记之间填充值,可以先找到这两个标记的位置,然后使用切片操作将这部分序列提取出来,最后使用fillna()方法填充缺失值。
以下是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个示例序列
data = pd.Series([1, 2, None, None, 5, 6, None, 8, 9])
# 找到"开始"和"停止"标记的位置
start_index = data[data.isnull()].index[0]
stop_index = data[data.isnull()].index[-1]
# 提取"开始"和"停止"标记之间的序列
sub_data = data[start_index:stop_index+1]
# 使用fillna()方法填充缺失值
filled_data = sub_data.fillna(0)
# 将填充后的序列放回原始序列中
data[start_index:stop_index+1] = filled_data
print(data)
输出结果为:
0 1.0
1 2.0
2 0.0
3 0.0
4 5.0
5 6.0
6 0.0
7 8.0
8 9.0
dtype: float64
在这个示例中,我们首先找到了缺失值的"开始"和"停止"标记的位置,然后使用切片操作提取了这部分序列。接着,我们使用fillna()方法将缺失值填充为0,并将填充后的序列放回原始序列中。最终得到了填充后的序列。
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