如何根据以前的列填充NaN值
根据以前的列填充NaN值是一种常见的数据清洗和处理方法，可以通过以下几种方式来实现：
- 前向填充（Forward Fill）：使用前一个非NaN值来填充当前的NaN值。适用于数据具有时间序列的情况，例如股票价格等。在Python中，可以使用pandas库的fillna方法，设置method参数为'ffill'来实现。
- 后向填充（Backward Fill）：使用后一个非NaN值来填充当前的NaN值。适用于数据具有时间序列的情况。在Python中，可以使用pandas库的fillna方法，设置method参数为'bfill'来实现。
- 均值填充（Mean Fill）：使用该列的均值来填充NaN值。适用于数值型数据，可以保持数据的整体分布特征。在Python中，可以使用pandas库的fillna方法，设置value参数为该列的均值来实现。
- 中位数填充（Median Fill）：使用该列的中位数来填充NaN值。适用于数值型数据，可以避免异常值对填充结果的影响。在Python中，可以使用pandas库的fillna方法，设置value参数为该列的中位数来实现。
- 众数填充（Mode Fill）：使用该列的众数来填充NaN值。适用于分类变量或离散型数据。在Python中，可以使用pandas库的fillna方法，设置value参数为该列的众数来实现。
- 插值填充（Interpolation Fill）：使用已知数据点之间的线性插值来填充NaN值。适用于数据具有连续性的情况，例如时间序列数据。在Python中，可以使用pandas库的interpolate方法来实现。
- 删除含有NaN值的行或列：如果NaN值较多或对分析结果影响较大，可以选择删除含有NaN值的行或列。在Python中，可以使用pandas库的dropna方法来实现。
需要根据具体的数据特点和分析目的选择合适的填充方法。腾讯云提供了云原生数据库TDSQL、云数据库CDB、云存储COS等产品，可以用于存储和处理数据。具体产品介绍和链接地址请参考腾讯云官方网站。
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我正在尝试用以前的值填充nans，所以想知道如何复制和粘贴值，直到单列结束。
这是我得到的数据
Time indicator Value
2021-03-01 11:00 602500 1015.31
2021-05-01 8:00 602500 1017.61
2021-05-01 5:00 307001 3485.2
NaN 307001 3335.5
NaN 307002 3357.3
...
浏览 4提问于2021-06-25得票数 0
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
import numpy as np
d = [{"a":1, "b":10},
{"a":2, "b":"*"},
{"a":3, "b":"*"},
{"a&#
浏览 9提问于2020-06-25得票数 1
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1回答
熊猫数据柱中NaN细胞的变化
、、、、
如何用列类型的空值填充熊猫数据中的所有NaN值。例如，我有两个列- "Name“- str，"Age”- int。我想用“名称”填充“NaN”中的所有单元格，用0填充"Age“中的所有NaN。熊猫有办法实施它吗？我可以分别为“姓名”和“年龄”这样做，但我想让熊猫自己决定列的类型，并根据这种类型将NaN改为“任一种”。提前谢谢你。
浏览 5提问于2022-11-22得票数 0
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我试图通过来自该列的随机抽样(例如，样本非NaN值)来填充数据中列中的每个列和每个单元格的NaN/null值。我现在正在做以下工作
for col in df:
count = 0
while True:
sample = df[col].sample(n=1)
count += 1
if pd.notna(sample.item()):
df[col].replace(sample, np.nan, inplace=True)
浏览 2提问于2018-12-04得票数 2
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2回答
我有一个数据表，用来查看表单是如何填写的。下面是一个例子：
ID Name Postcode Street Employer Salary
1 John NaN Craven Road NaN NaN
2 Sue TD2 NAN NaN 15000
3 Jimmy MW6 Blake Street Bank 40000
4 Laura QE2 Mill Lane NaN 20000
浏览 0提问于2018-03-09得票数 0
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2回答
我有一个初始列，没有丢失数据(A)，但有重复的值。如何用缺失的数据填充下一列(B)，使其被填充，并且左侧的列始终在右侧具有相同的值？我也希望其他列保持不变(C)
例如，这就是我所拥有的
A B C
1 1 20 4
2 2 NaN 8
3 3 NaN 2
4 2 30 9
5 3 40 1
6 1 NaN 3
这就是我想要的
A B C
1 1 20 4
2 2 30* 8
3 3 40* 2
4 2 30
浏览 14提问于2020-02-12得票数 1
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2回答
理解雪橇的KNNImputer
、、、、
我查看了它的文档，上面写着
每个样本的缺失值都是使用训练集中发现的n_neighbors最近邻的平均值来估算的。如果两个都不缺少的特征接近，则两个样本是接近的。
现在，在玩玩具数据集，即
>>>X = [[1, 2, nan], [3, 4, 3], [nan, 6, 5], [8, 8, 7]]
>>>X
[[ 1., 2., nan],
[ 3., 4., 3.],
[nan, 6., 5.],
[ 8., 8., 7.]]
我们制作了一个KNNImputer如下：
imputer = KNNImputer
浏览 2提问于2020-05-12得票数 5
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2回答
我有一个如下的df： df = pd.DataFrame({'id': ['a','b','c','d'],
'ac' : ['123','223', np.nan, np.nan],
'prev' : [np.nan, np.nan, 'a','b']}) 输出： id ac prev
0 a 123 NaN
1
浏览 13提问于2020-09-07得票数 1
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1回答
我有下面的熊猫DataFrame，它包含两列。第一列是包含缺失值(NaN值)的原始值，第二列是为填充第一列中的NaN值而缺少的计算结果。如何在用填充值显示原始值的同一图中绘制这两列，如下图所示：
Data=pd.DataFrame([[3.83092724, np.nan],
[ np.nan, 3.94103207],
[ np.nan, 3.86621724],
[3.48386179, np.nan],
[ np.nan, 3.7430167 ],
[3.2382959 , np.
浏览 0提问于2020-06-24得票数 1
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1回答
这张图片会更好地帮助：
名为passengerId的专栏描述了组号和人号，同一个群体中的人通常是家庭，因此他们来自同一个星球。因此，它们是Home列中的nan行，我想通过了解PassengerID列中的组号来填充它。
因此，我需要一个代码或一个循环，通过检查它们是否与某人在一个组中来填充homeplanet列中的na值(因为他们可能是一个家庭，因此他们在同一个地球上)。这基本上就是我需要的帮助，通过检查组号和使用Homeplanet组成员的Homeplanet作为na值的替换来填充Homeplanet列中的na值。
我尝试过运行循环，但我甚至不知道要指定哪个参数。我将Passenge
浏览 1提问于2022-04-02得票数 0
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我希望创建一个，每个列都有多个标题，并用循环中的数据逐行填充数据帧。我以前已经创建过dataframes，但是对于我真正想要做的事情来说，这似乎非常复杂，我不知道从哪里开始。
示例：
step = list(range(1,5))
for i in step:
time = -2
for j in range(0,5): # Time goes from -2 to 2
one = time*0.5
two = time*0.4
score = one + two
浏览 0提问于2018-10-06得票数 1
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1问题
我在练习。问题60询问如何判断给定的2D数组是否有空列？
我想知道它是否要求检查一个满为0的列，还是用nan填充的一列？
我找到了2种解决方案
如果空列表示值都等于0的列，则此答案满足。
# Author: Warren Weckesser
Z = np.random.randint(0,3,(3,10))
print((~Z.any(axis=0)).any())
它使用了any()的一个技巧。注意到如果数组中的某个值不等于0，np.array().any()将返回True。例如：
np.array([0,-1,0]).any()
[Out]: True
但是，如果空列表示值都等于n
浏览 1提问于2019-04-30得票数 1
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我的dataframe包含数百个列。幸运的是，它们可以分为两大类，每组都有固定的列名。第1组包含Pdc、Pdc.1、Pdc.2列.250号。第2组包括Pac，Pac.1，Pac.2 .Pac.250。请注意，每个组的第一列没有后缀号。
我希望使用以下规则填充所有NaN (无论它们在哪里)：
组1的任何列(目标列和行)中的任何行中的NaN都要用组2中的列的值填充，其顺序(源列和行)是目标列的平均值除以源列的平均值。
为了简单起见，例如，如果NaN位于Pdc.25行第10行(第1组)，则应通过以下方式填充：
Pdc.25第10行= Pac.25第10行*(平均Pdc.25 /平均Pac.25)
如
浏览 2提问于2019-02-22得票数 1
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嗨，我正在尝试通过填充NaN方法来填充我的数据数据的NaN值：
在应用填充na值= df.mean(axis =1)之后，我仍然在某些列中获得一些NaN值
有人能解释一下它是如何填充NaN值的吗？
浏览 4提问于2022-07-12得票数 0
我正在尝试根据以前的行和不同的列填充NaN行。我有以下代码：
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'value':[55,58,60,62,64,np.nan,np.nan],
'growth_rate': [np.nan,1.0545,1.034483,1.033333,1.032258,1.02,1.03]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
它给出了以下数据帧：
value growth_rate
0 55.0
浏览 0提问于2021-10-14得票数 1
1回答
我有大量的.csv文件，我想把它们放在sqlite数据库中。大多数文件包含相同的列名，但也有一些文件具有额外的列。
我尝试的代码是(修改为泛型)：
import os
import pandas as pd
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('test.db')
cur = conn.cursor()
os.chdir(dir)
for file in os.listdir(dir):
df = pd.read_csv(file)
df.to_sql('X', conn, if_exists
浏览 10提问于2017-10-19得票数 1
我有这样的数据：
A B C D
0 1 2 3
1 2 6 5
2 5 9 8
3 5 7 9
我使用带有特定条件的熊猫Dataframe.loc来标识与该条件匹配的A值，但我需要填充到列"match“中，即以前的A值，而不是匹配条件的值。
例：dataframe["match"] = dataframe.loc[(dataframe["B"] > 4) & (dataframe["C"] > 8), ["A"]]将用索引A=2匹配第三行
A B C D matc
浏览 15提问于2022-09-26得票数 1
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我有一个数据框：
df = pd.DataFrame({'player':'John Adams'，'Mark Capone'，'Cecil Milton'，'Hector James'，'Hector James'，'Luke瓦伦丁‘，'Luke瓦伦丁’，‘action’：‘Start at PG'，'Dribbles'，’James‘，'receives’，'Travels'，'Subs in at PG'，‘Jam
浏览 21提问于2020-02-15得票数 0
回答已采纳
我有一个CSV文件，其中包含一个包含国家代码的Country列。在这里，"NA“指的是北美。我需要将其转换为UTF-8格式。当使用下面的代码时，带有"NA“的行在导出的文件中显示为空白：
df = pd.read_csv(filepath, encoding='UTF-8')
df.to_csv(r'path+filename',header=None ,encoding = 'UTF-8', index = False)
例如,
输入文件：
Week Country PL Sales$
W01 AE 0I 250
浏览 6提问于2021-02-08得票数 1
1回答
我有一个数据集，该数据集中填充了某些行的值，但其他行则丢失了值。我希望根据来自其他列的值来填充丢失的数据。
df=
OFFENSE GROUP DESCRIPTION UCR
0 3126 NaN ASSAULT NaN
1 3831 NaN PROPERTY DAMAGE NaN
2 724 NaN
浏览 3提问于2022-06-05得票数 -1
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3回答
我知道如何在同一列的行中填充值。但是，当您需要在dataframe中的某些多列中填充值时，如何做到这一点呢？
下面是一个例子：
初步发展基金：
import pandas as pd
inidf = [('Prod', ['P1', 'P2']),
('A', ['1', '1']),
('1', ['', '40']),
('2', ['10', '60']),
('3', [&
浏览 1提问于2017-08-13得票数 2
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我有一个混合的数据帧，其中的列具有不同的类型： df
A float64
B object
C int64 如果我没有收到错误：TypeError: argument must be a string or number，如何运行fillna()？ 我的意思是，如何将所有数值类型都填充为0(作为Numer值)和所有对象类型都填充为NaN (作为字符串)的情况分开。 这个类似的问题：Replace missing values at once in both categorical and numerical columns只回答了两列。我正在寻找一个有几个列的解决方案。
浏览 12提问于2020-08-24得票数 0
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我正在处理一个在某些列中包含缺失值的数据集。我正在尝试使用XGBoost的Scikit-Learn包装器接口的XGBRegressor。在那里，它提供了一个名为'missing‘的参数，你可以在其中输入浮点值，否则它会将python的NaN作为默认值。因此，我需要一些帮助，比如如何使用此参数来填充数据集中列的缺失值。如果能给我提供一个简单的例子，那将是很有帮助的。
浏览 23提问于2017-02-09得票数 0
回答已采纳
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
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1回答
我想要计算前两行的平均值，并将NAN填充到我的数据帧中。在2010-19列中只有几行缺少值。 我尝试使用bfill和ffill，但它只捕获前一个或下一个行/列值并填充NAN。 我的示例数据集有7列，如下所示： X 1990-2000 2000-2010 2010-19 1990-2000 2000-2010 2010-19
Hyderabad 10 20 NAN 1 3 NAN 我想要的输出是： X 1990-2000 2000-2010 2010-
浏览 32提问于2019-05-05得票数 1
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仅在Pandas中的连续NaN中的最后填写前一个和下一个有效值。如果有一个NaN，则用next和next的平均值填充。如果连续两个NaN，则计算第二个值的平均值为next和以前的有效值。
系列：
预期产出：
浏览 11提问于2022-06-02得票数 0
回答已采纳
我在一本书里看到了这个部分。
这里，x是一个纯NumPy数组。
我认为x [x<5]来自NumPy的这种行为与Pandas是不相容的，对吗？
我不知道但是..。在NumPy中，我们从x [x<5]得到一个一维数组(尽管x是2D的)。
我在Pandas方面有一些以前的经验，所以我希望在条件不满足的情况下得到一个2D数组(3x4)填充的NaN，并填充实际值，其中满足条件。
为什么它会这样表现(即返回一维数组)？这似乎不太有用，对吧？
还有另一个类似于Pandas的NumPy函数，即不改变原始数组的形状吗？
浏览 7提问于2022-03-29得票数 1
1回答
函数无法解释NaN值
、、、、
我正在尝试摆脱数据帧中的NaN值。我希望根据列中值的分布来填充缺少的值，而不是用平均值填充NaN或做填充。换句话说，如果一列有120行，其中20行是NaN，80行包含1.0，20行包含0,0，我想用1填充80%的NaN值。
为此，我创建了一个函数：
def fill_cr_hist(x):
if x is pd.np.nan:
r = random.random()
if r > 0.80:
return 0.0
else:
return 1.0
else:
r
浏览 2提问于2018-12-18得票数 0
假设我们有以下熊猫数据：
df = pd.DataFrame({'x':[0,0,1,0,0,0,0],'y':[1,1,1,1,1,1,0],'z':[0,1,1,1,0,0,1]})
x y z
0 0 1 0
1 0 1 1
2 1 1 1
3 0 1 1
4 0 1 0
5 0 1 0
6 0 0 1
所有数据都由1或0填充。单独查看每一列时，如果当前行值与以前的值不同，则需要计算前一个连续值的数目：
x y z
0
1 1
2 2
浏览 5提问于2020-02-15得票数 2
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假设我有一个如下所示的df：
posF ffreq posR rfreq
0 10 0.50 11.0 0.08
1 20 0.20 31.0 0.90
2 30 0.03 41.0 0.70
3 40 0.72 51.0 0.08
4 50 0.09 81.0 0.78
5 60 0.09 NaN NaN
6 70 0.01 NaN NaN
7 80 0.09 NaN NaN
8 90 0.08 NaN NaN
9 1
浏览 0提问于2019-02-06得票数 1
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我希望在n_1到n_3包含的列中找到大于0的所有值，并按最小到最大的顺序将它们填充到new_1到new_3包含的列中，例如，列new_1的值最小，new_3的值最大。如果由于没有足够的值来填充任何列，则使用0填充它们。
我以前也问过一个类似的问题，但答案与预期的产出不一致。
EVENT_ID n_1 n_2 n_3
143419013 0.00 7.80 12.83
143419017 1.72 20.16 16.08
143419021 3.03 12.00 17.14
143419025 2.6
浏览 5提问于2021-09-22得票数 0
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2回答
Values Offset Result
a1 1.05 2.00
a2 2.98 1.00
a3 1.01 nan
a4 0.02 3.00
a5 0.01 2.00
a6 2.11 1.00
a7 0.08 nan
a8 3.18 nan
a9 2.61 nan
...
..
. 我有一个类似于上面的df。我有一个自定义函数对值进行负动态偏移。在应用该函数之前，我先用0填
浏览 13提问于2020-08-12得票数 0
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我正在尝试使用具有相似列值的行来估算/填充值。
例如，我有这样的数据帧：
one | two | three
1 1 10
1 1 nan
1 1 nan
1 2 nan
1 2 20
1 2 nan
1 3 nan
1 3 nan
我想使用列one和two的键，这是相似的，如果列three不是完全nan，那么用列'3‘中的值来计算一行类似键的现有值。
这是我想要的结果：
one | two | three
1 1 10
1
浏览 0提问于2017-09-24得票数 20
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让我们考虑这段代码仅仅是为了举例说明：
A = [NaN NaN NaN NaN 9; NaN NaN 2 5 7; NaN 3 4 NaN 9; 11 NaN 12 NaN 14; 44 5 15 12 nan];
dates = datetime({'2010','2011','2012','2013','2014'},'InputFormat','yyyy')';
TT = array2timetable(A,'RowTimes',dates);
由此产
浏览 6提问于2022-03-16得票数 1
我有一个很大的数据集，我有一些缺失值，我想通过前后列的平均值来填充NAN值，在某些情况下，我有连续的NaN值在这些情况下，我想用可以找到的第一个非nan值替换所有这些nan值，例如：
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
NaN NaN NaN NaN 29.0 30.0 NaN 16.0 15.0 16.0 17.0 NaN 28.0 30.0 NaN 28.0 18.0
目标是让数据看起来像这样：
0 1 2 3 4
浏览 0提问于2020-06-30得票数 0
1回答
熊猫新栏的有条件种群
、、、、
我正在处理“熊猫DataFrame”中的一个专栏(趋势)。下面是我的来源DataFrame。目前，我已将其设置为0。
我希望用于填充趋势列的逻辑如下
如果df‘>关闭df.shift(1)'Down’则1
如果df‘关闭’< df.shift(1)'Up‘则-1
如果上述任何一个条件不符合，则(1)‘趋势’。如果此值为NaN，则将其设置为1.
以上代码在plainText中，
如果当前关闭值大于下行列的前一行值，那么如果当前关闭值小于Up列的前一行值，则-1<code>H 122</code>如果其中任何一种条件不满足，则设置<
浏览 4提问于2022-03-07得票数 0
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1回答
我正在尝试处理数据集中丢失的值。我在Python 3中使用熊猫，我有一列‘名字’，应该只包含人的名字，但它也包含随机数。如何删除它们或将它们更改为NaN，以便稍后我可以删除它们或用新的名称填充它们。这是我处理第一个缺失值的方式：
df_test["name"] = df_test['name'].astype(str)
df_test['name'].replace('-inf', np.nan, inplace=True)
df_test['name'].replace('0', np.nan,
浏览 9提问于2020-04-28得票数 0
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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
当涉及到带有pct_change值的数据时，我对NaN函数的输出感到非常困惑。右边列中的前几行输出是正确的--它给出了A列中单元格相对于A列前两行单元格的十进制形式的百分比变化。但是，一旦到达A列中的NaN值，pct_change函数的输出就没有意义了。
例如：
Row 8: NaN is 50% greater than 2?
Row 9: NaN is 0% greater than 3?
Row 11: 4 is 33% greater than NaN?
Row 12: 2 is 33% less than NaN?`
根据上面的数学，pct_change似乎给NaN分配了一个
浏览 5提问于2020-11-22得票数 1
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如何在pandas数据帧中填充NaN值？我的数据是这样的
id state zone
xxx AP south
xxx AP
xxx AP
xxx AP
xxx delhi north
xxx delhi
xxx delhi
xxx delhi
xxx delhi
基于已知zone只属于state的AP列，如何在south列中填充缺失的值，如何使用pandas来填充值？
浏览 4提问于2020-01-21得票数 0
2回答
my_dict = { 'company_a': [],
'company_b': [ {'gender': 'Male',
'investor': True,
'name': 'xyz',
'title': 'Board Member'} ],
浏览 3提问于2016-04-07得票数 3
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如何将的合并列添加到另一个dataframe，而新的数据列有较少的行？具体来说，我需要在合并后的NaN中的前几行填充新的数据列，而不是最后几行。请参考这张照片。谢谢。
浏览 0提问于2021-04-22得票数 1
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2回答
我问了一个类似的问题，但没有得到答复，所以我想我会采取不同的方法，看看是否有人知道如何做到这一点；
首先，我将告诉你我的目标和我已经知道的：
我目前正在清理数据集，需要向后填充数据集，以消除一些NaN值。
从下面的图片
我想向后填充相同X列值的Na列，并用一行值为1的Y值填充Na单元格
这张照片显示了我想要的结果
我已经知道我可以用
df.loc[df['Y'] == 1] = df.loc[:,].bfill(limit=1)
若要使其只填充与Y值行1匹配的单元格(因此底Na单元格未填充)，请执行以下操作。
下面是我的问题:使用上面的代码，它填充中间的N
浏览 3提问于2021-07-20得票数 2
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1回答
我在潘达斯有个奇怪的问题。我有一个带有几个NaN值的Dataframe。我认为我可以使用列平均值(即用其列平均值填充每个NaN值)来填充这些NaN值，但当我尝试以下方法时
col_means = mydf.apply(np.mean, 0)
mydf = mydf.fillna(value=col_means)
我仍然看到一些NaN值。为什么？
这是因为我的原始数据中的NaN值比col_means中的条目多吗？那么，逐列填充与逐行填充到底有什么区别？
浏览 2提问于2013-08-08得票数 5
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我试图以这样一种方式填充这个'C‘列:当'A’中的值不是NaN时，'C‘从'B’中获取值，否则'C‘中的值保持不变。 代码如下： import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': ['greek', 'indian', np.nan, np.nan, 'australian'], 'B':
np.random.random(5)})
df['C'] = np.nan
浏览 11提问于2021-08-06得票数 1
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3回答
熊猫-使用多个值填充NaN
、、、、
我有一个列(让我们称之为列X)，它包含大约16000个NaN值。该列有两个可能的值，1或0(类似于二进制)
我希望填充X列中的NaN值，但我不想对所有NaN条目使用一个值。
例如，我想用'1‘填充50%的NaN值，用'0’填充其他50%的值。
我已经阅读了“any ()”文档，但我没有发现任何能够满足此功能的相关信息。
我根本不知道如何在这个问题上取得进展，所以我什么也没试过。
df['Column_x'] = df['Column_x'].fillna(df['Column_x'].mode()[0], inplace= Tru
浏览 0提问于2019-08-21得票数 2
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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
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各位，
我使用tabula-py转换了一个PDF，由于格式(每个名称单元格中有两行名称)，我得到了以下内容：
col1 name doc col4 col5 col6
XXX John Doe XXX XXX XXX XXX
NaN Jane Way YYY NaN NaN NaN
我希望将带有NaN的行中的两个填充列转换为前几行的新列(可能是name2和doc2 )。如下所示：
col1 name doc col4 col5 col6 name2 doc2
XXX John Doe XXX XXX XX
浏览 4提问于2022-05-06得票数 0
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给定具有类似列的数据values，其中的值为空。如何动态地使用来自其他列的非空值填充列中的空值，而不显式地说明其他列名的名称，例如选择第一列category1，并使用来自同行的其他列的值填充空行？
data = {'year': [2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016,2017, 2018, 2019],
'category1': [None, 21, None, 10, None, 30, 31,45, 23, 56],
'category2': [10, 21, 20
浏览 1提问于2016-06-16得票数 2
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