熊猫填充缺失的位置和数量
是一种数据处理技术，用于填充数据中的缺失值。在数据分析和机器学习任务中，经常会遇到数据缺失的情况，这会影响模型的准确性和稳定性。熊猫填充缺失的位置和数量提供了一种简单且灵活的方法来处理这些缺失值。
熊猫填充缺失的位置和数量的分类：
- 均值填充：使用数据的均值来填充缺失值，适用于数值型数据。
- 中位数填充：使用数据的中位数来填充缺失值，适用于数值型数据。
- 众数填充：使用数据的众数来填充缺失值，适用于分类型数据。
- 前向填充：使用缺失值前面的非缺失值来填充缺失值。
- 后向填充：使用缺失值后面的非缺失值来填充缺失值。
- 插值填充：使用插值方法（如线性插值、多项式插值等）来填充缺失值，适用于连续性数据。
- 随机填充：使用随机生成的值来填充缺失值。
熊猫填充缺失的位置和数量的优势：
- 灵活性：熊猫填充缺失的位置和数量提供了多种填充方法，可以根据数据类型和需求选择最适合的方法。
- 快速简便：使用熊猫库的填充函数可以快速地处理数据中的缺失值，提高数据处理的效率。
- 可视化：熊猫库提供了丰富的数据可视化功能，可以直观地展示填充后的数据分布情况，帮助分析人员做出更准确的决策。
熊猫填充缺失的位置和数量的应用场景：
- 数据预处理：在数据分析和机器学习任务中，常常需要对数据进行预处理，包括填充缺失值。熊猫填充缺失的位置和数量可以用于处理数据中的缺失值，提高模型的准确性和稳定性。
- 数据清洗：在数据清洗过程中，经常会遇到数据缺失的情况。熊猫填充缺失的位置和数量可以用于填充这些缺失值，使数据更完整、准确。
- 数据分析：在进行数据分析时，缺失值会对结果产生影响。熊猫填充缺失的位置和数量可以帮助分析人员更好地理解数据，做出更准确的分析结论。
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总结：熊猫填充缺失的位置和数量是一种常用的数据处理技术，可以帮助处理数据中的缺失值，提高数据的完整性和准确性。在云计算领域，腾讯云提供了丰富的数据处理、机器学习和数据分析工具和服务，可以与熊猫填充缺失的位置和数量相结合，实现更全面、准确的数据处理需求。
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1回答
我有一个数据框架，它有一个名为SAM的列，它包含以下数据
SAM
3
5
9
Nan
Nan
24
40
Nan
57
现在，我想分别在12、15和43值中插入Nan (因为9+3=12、12+3=15和40+3=43)。换句话说，通过将Nan添加到上一行(也可以是Nan)来填充任何3行。
我知道这可以通过遍历for循环来完成。但我们能用矢量化的方式做吗？就像ffill的一些修改版本(如果我们没有连续的NaNs，它可以在这里使用)，在pandas.fillna()中。
浏览 1提问于2016-12-14得票数 6
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熊猫数据的样条插值阶
、、、、
我有以下数据，它显示来自运动捕获的数据，其中每一列都是一个标记(即位置数据)，行是时间：
LTHMB X RTHMB X
0 932.109 872.921
1 934.605 873.798
2 932.383 873.998
3 940.946 875.609
4 941.549 875.875
... ... ...
14765 NaN 602.700
14766 562.350 NaN
14767 562.394 NaN
14768 562.421 NaN
14769 562
浏览 4提问于2020-08-28得票数 1
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熊猫分填多个值
、、、
我有两个熊猫系列对象，它们的索引略有不同。我想一分为二。当两个系列中的一个缺少索引元素时，默认方法会给出NAs。有一个选项可以填充缺失的值，但只能设置为一个值。我想要填充一个值，它是基于哪个系列缺少该值的。
例如
series1
0 10
1 20
2 30
3 40
series2
1 2
2 3
3 4
4 5
expected result: series1.divide(series2)
0 inf
1 10
2 10
3 10
4 0
actual result: series1.divide(series2)
0 NaN
1 10
2 10
3 10
4 NaN
有什么简单
浏览 2提问于2015-12-10得票数 0
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1回答
我有一只熊猫，它的部分看起来像这样(0是NaN的)：
...
18 19 20
197 14 28 14
198 14 0 14
200 0 0 0
201 0 0 0
202 15 23 12
203 16 0 18
204 0 0 0
205 0 0 0
...
我需要用最后一行的值填充在特定列上有NaN的行，后者在这些列上没有NaN。
在我的示例中，行200,201将使用来自第197行的值填充，而从第202行的第204 205行填充。
LE:第198行和第203行并不是在我感兴趣的所有列中都有Na
浏览 1提问于2019-03-03得票数 3
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1回答
给定以下DataFrame
A B
0 -10.0 NaN
1 NaN 20.0
2 -30.0 NaN
我希望合并列A和B，用来自列B的值填充列A中的NaN单元格，然后删除列B，从而生成如下所示的DataFrame：
A
0 -10.0
1 20.0
2 -30.0
我通过使用iterrows()函数解决了这个问题。
完整的代码示例：
import numpy as np
import pandas as pd
example_data = [[-10, np.NaN], [np.NaN, 20], [-30, np.NaN]]
exampl
浏览 0提问于2019-05-08得票数 1
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3回答
我正在寻找一种将多个列折叠成一个新的单列的方法。鉴于以下数据，我希望创建一个名为" day“的新列，并在可用的情况下填充它们的日期值。如果没有填充一天，我希望返回None的值。你能帮我完成这个任务吗？
df = pd.DataFrame({'Monday': {0: 'Monday', 1: 'None', 2: 'None'},
'Tuesday': {0: 'None', 1: 'None', 2: 'Tuesday'
浏览 0提问于2019-05-19得票数 1
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我很不好意思问这个问题，但三天后，我的头掉了下来。我有一个带有id的dataframe和三个使用可选urls填充的单独字段。我希望按照偏好顺序(urlA、urlB、urlC)选择一个url，并将所选的url分配给一个名为chosenUrl的新字段。我有一个函数，它查看给定的url字段是否被填充，如果是，它返回那个url。我想把它作为一个应用功能运行在熊猫上，以使它运行得尽可能快。我已经成功地完成了类似的应用，但是每次运行它，它都会返回一个空白。我不能共享实际的数据集，但我已经创建了一个匿名版本供参考。
知道它为什么一直在返回空白吗？代码：
data = {'id': ['
浏览 3提问于2020-04-05得票数 0
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我有一个170列2000行的数据集。许多观察结果都是完全重复或相似的。我的数据格式如下： A B C D
Entry 1 Florida . 54
Entry 1 . . 54
Entry 1 Florida . 54
Entry 1 Florida New .
Entry 1 Florida New 54 正如您将注意到的，列A始终是填充的。我想对这些文件进行重复数据删除，这样我就只返回 A B
浏览 28提问于2019-02-23得票数 0
2回答
我有一个完整的臭氧数据集，其中包含一些缺失值。我想用SPSS来做单个推算来推算我的数据。
在我开始填充我的数据之前，我想随机模拟丢失了5%，10%，15%，25%和40%的数据的数据模式，以便评估填充方法的准确性。
有没有人可以教我如何用SPSS做随机缺失的数据模式？
此外，谁能告诉我如何获得性能指标，如:平均绝对误差，决定系数和均方根误差，以检查估计缺失值的最佳方法。
浏览 1提问于2013-03-21得票数 0
我有以下数据：
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data={'Cat' : ['A', 'A', 'A','B', 'B', 'A', 'B'],
'Vals' : [1, 2, 3, 4, 5, np.nan, np.nan]})
Cat Vals
0 A 1
1 A 2
2 A
浏览 5提问于2015-10-31得票数 12
1回答
# Two Ordered Vectors
sequenceA <- c(1, 2, NA, 4)
sequenceB <- c(4, 2, NA, 1)
df <- data.frame(sequenceA, sequenceB)
sum(ifelse(!is.na(df[1,]), 888, 1) == ifelse(!is.na(df[2,]), 999, 1)) # Number of NA values that are in the same position
#? Number of non-NA values that are in the same
浏览 2提问于2020-03-15得票数 0
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2回答
我有以下数据：
A B C D
0 NaN 2.0 NaN 0
1 3.0 4.0 NaN 1
2 NaN NaN NaN 5
3 NaN 3.0 NaN 4
现在，我想用B或D中的值填充A的空值，也就是说，如果B中的值是空值，而不是检查D，那么结果数据就如下所示。
A B C D
0 2.0 2.0 NaN 0
1 3.0 4.0 NaN 1
2 5 NaN NaN 5
3 3.0 3.0 NaN 4
我可以使用以下代码来完成这一任务：
df['A'] = df['A
浏览 0提问于2019-02-21得票数 0
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1回答
在一个非常大的数据集中，我希望在两个值之间填充NaN值。数据集如下所示： df = pd.DataFrame ({'col1':[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12],
'col2':[100,np.nan,100,np.nan,np.nan,999,999,np.nan,100,np.nan,np.nan,100]}) 我只想填充那些出现在999和100之间的NaN值。预期输出为： df['col2'] = [100,np.nan,100,500,500,999,999,500,100,np
浏览 14提问于2021-10-19得票数 2
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python熊猫-转换表
、、、
我想转换一张看上去与下面类似的表格：
X_x_y_x_Z_x
1-2
3-5-2-[1]
4\2\x{e76f}1\x{e76f}
我想要实现的结果应该是这样的：
col_1\x{e 010}\x{e76f}\x{e76f}
X_x_
Y
Z，1,000，，1，
因此，在转换后，新列应该是上一个表中的唯一值，新值应该填充计数/外观，索引中应该是旧的列名。
我被困住了，我不知道怎么处理，因为我是蟒蛇的新手，所以提前感谢你的支持。
致以敬意，
guddy_7
浏览 3提问于2019-10-23得票数 1
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1回答
由于插值和填充na方法做同样的工作，填补na值。两者之间的基本区别是什么？这两种不同的方法有什么意义？有人能用外行的话来解释我吗。我已经通过官方文件访问过了，我想知道其中的区别。
浏览 0提问于2017-12-23得票数 11
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我喜欢在pandas dataframe中填充na，其中dataframe中的两列都在同一行上。 A B C
2 3 5
Nan nan 7
4 7 9
Nan 4 9
12 5 8
Nan Nan 6 在上面的数据框中，我希望将列A和列B都有Nan的行替换为“不可用”。 因此： A B C
2 3 5
Not available not available 7
4 7 9
Nan 4 9
12 5 8
Not available not available 6 我尝试了多种方法，但得到了不想要的结果
浏览 16提问于2020-10-12得票数 0
1回答
我有以下数据：
A label
0 1.0 a
1 2.0 a
2 3.0 a
3 NaN a
4 NaN a
5 NaN a
6 9.0 a
7 8.0 a
8 7.0 a
9 NaN a
10 NaN a
11 21.0 a
12 32.0 a
13 12.0 a
我想在A栏中填写nan值如下：
在索引3、4和5处填充空值:取索引2和6的平均值，即(3+9)/2。
在索引9和10处填充空值:取
浏览 2提问于2020-04-17得票数 2
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在Pandas Dataframes-
我有一个像这样的数据文件：
ID date1 date2 date3
0 NaT NaT 2019-02-28
1 NaT 2019-11-10 2019-04-09
2 NaT NaT 2019-05-21
3 2019-12-06 2019-12-05 2019-12-27
4
浏览 8提问于2019-12-09得票数 1
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这是原始的Dataframetols：
我想要的:，我想把上面的数据帧转换成这个多索引的列数据框架：
我通过这段代码成功地做到了这一点：
# tols : original dataframe
cols = pd.MultiIndex.from_product([['A','B'],['Y','X']
['P','Q']])
tols.set_axis(cols, axis = 1, inplace = False)
我尝试了什么:，我尝试用reindex方法这样做：
cols = pd
浏览 1提问于2019-08-27得票数 2
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这些天我在学熊猫。对于在dataframes上使用fill_value参数时，我有一个基本的问题。
假设我有以下数据：
dframe1
`A B NYC 0 1 LA 2 3`
dframe2
`A D C NYC 0 1 2 SF 3 4 5 LA 6 7 8`
执行dframe1.add(dframe2,fill_value=0)生成：
`A B C D LA 8.0 3.0 8.0 7.0 NYC 0.0 1.0 2.0 1.0 SF 3.0 NaN 5.0 4.0`
为什么我得到NaN列B，索引SF？
我原以为fi
浏览 3提问于2017-05-08得票数 0
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有一个具有一些DataFrame值的NaN：
df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2], 'B': [1, 1, np.NaN, 2, 3, np.NaN, 3, 4]})
A B
0 1 1.0
1 1 1.0
2 1 NaN <-
3 1 2.0
4 2 3.0
5 2 NaN <-
6 2 3.0
7 2 4.0
将标签'A‘设置为索引：
df.set_index(['A'], inplace=True)
现在有两组指数
浏览 4提问于2017-01-17得票数 2
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3回答
我有一个按日期和代码分组的各种指标的表。我正在尝试用前一天的数据来填充丢失的值，或者如果没有可用的话，用第二天的数据来填充每个代码。
问题是当我按“代码”和“日期”分组时，什么都不会发生。
df = pd.DataFrame([['2019-05-01', 'APL', 15951, 303, 49],
['2019-05-02', 'APL', 16075, 301, 46],
['2019-05-03', 'APL', np.nan, 300, 45],
['2019-05-
浏览 0提问于2019-08-05得票数 1
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带着熊猫的资料表格：
A B C
ID
1 10 NaN NaN
2 20 NaN NaN
3 28 10.0 NaN
4 32 18.0 10.0
5 34 22.0 16.0
6 34 24.0 20.0
7 34 26.0 21.0
8 34 26.0 22.0
如何删除不同数量的初始缺失值？最初，我希望转发“新”列的最后一个值，因此我将以以下方式结束：
A B C
0 10 10.0 10.0
1 20 18.0 16.
浏览 1提问于2020-03-30得票数 4
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1回答
我有一个DataFrame，它看起来像这样：
>> pd.DataFrame([["Anne", True, 1, "A"],["Bert", True, None, "B"],["Conan", False, 0, None],["Bert", None, None, None],["Conan", None, None, "C"],["Bert",None,2,None]], columns = ["Name",
浏览 1提问于2020-05-28得票数 1
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我能用这种方式理解吗？如果任何陈述是错误的或不准确的，请告诉我。
数据填充的原因:假设我有一个连续的数据(例如，每天的日志数据)，并且丢失了部分数据。为了进行一些计算(例如，平均值)，我们首先需要给缺失的部分赋值(例如，等于现有的数据)。
前向填充和后向填充是两种数据填充方法。不同的是填充方向？例如，星期二的数据(缺失)等于周一的数据(现有的)正向填充。相反的是向后填充。
浏览 0提问于2019-08-19得票数 1
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4回答
我有一个Pandas Dataframe，它有一些缺失值。我想用一些不会影响统计数据的东西来填充缺失的值，这是我将对数据执行的操作。 举个例子，如果在Excel中，你尝试对一个包含5个单元格和一个空单元格的单元格求平均值，那么平均值将是5。我希望在Python中也是如此。 我尝试用NaN填充，但是如果我对某一列求和，例如，结果是NaN。我也尝试用None填充，但得到了一个错误，因为我对不同的数据类型求和。 有人能帮忙吗？提前谢谢你。
浏览 25提问于2019-02-11得票数 0
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1回答
我有一个时间序列数据有一些缺失的日期。例如，在'2017-08-06‘下面的数据集中缺少。
📷
若要在先知模型中输入此数据，是否必须创建包含所有缺失日期的数据框架？我知道先知模型不需要在任何特定的时间内填充丢失的数据，因为它是一个基于曲线拟合的模型。但我不确定是否应该将所有日期都包括在每日时间序列预测中。非常感谢你回答我的问题。
浏览 0提问于2022-10-06得票数 4
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我刚刚开始学朱莉娅语言，但我很不明白的一个问题(下面的问题)：它是否要求我检查名称和数量的长度，如果数量长度小于名称，就意味着清单中缺少数量，我应该用数量表的第一顺序替换丢失的索引，也用价格表来代替。
我说的对吗？
( Sunny的疯狂想法)当Sunny要求偿还时，有时他会发现他的表上有一些丢失的值。
对于这些丢失的值，他无法通过执行内部product.To避免错误轻松获得他应该获得的总开销，他要求他的行政助理(AA)创建一个名为“Account_Manager”的新函数，该函数将通过从向量顶部复制值来自动填充丢失的值。
此外，要小心，您还需要告诉Sunny哪个值/s丢失了，以及您用什么值来
浏览 1提问于2021-10-02得票数 0
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1回答
我有一个DataFrame (称为signal)，它是一个包含5列的简单时间序列。这就是它的.describe()的样子：
ES NK NQ YM
count 5294.000000 6673.000000 4798.000000 3415.000000
mean -0.000340 0.000074 -0.000075 -0.000420
std 0.016726 0.018401 0.023868 0.015399
min
浏览 0提问于2018-11-09得票数 0
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1回答
我有一个df
df = pd.DataFrame(index = ['A','B','C','D','E'],
columns = ['date_1','date_2','value_2','value_3','value_4'],
data = [['2021-06-28', '2022-05-03', 30, 40, 60],
浏览 5提问于2022-01-13得票数 0
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1回答
我有一个dataframe，其中有一列日期和值，如下所示： date value
2019-01-01 10
2019-01-02 15
NaT 20
NaT 30
2019-01-05 40
2019-01-06 45 没有预定义的2019-01-03和2019-01-04，如何自动填充NaT？
浏览 13提问于2019-09-02得票数 3
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1回答
给了一只熊猫数据图：
foo = pd.DataFrame({'col0' : pd.Series([1,2,3]),
'col1' : pd.Series([4,5,6]),
'col2' : pd.Series([7,8,9])})
foo.index = ['row0', 'row1', 'row2']
foo
col0 col1 col2
row0 1 4 7
ro
浏览 1提问于2017-11-24得票数 2
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我使用不同的方法探索pandas.DataFrame.interpolate()，linear和nearest，当尾部有缺失数据时，我发现这两种方法的输出不同。 例如： import pandas as pd # version: '0.16.2' or '0.20.3'
>>> a = pd.DataFrame({'col1': [np.nan, 1, np.nan, 3, np.nan, 5, np.nan]})
Out[1]:
col1
0 NaN
1 1.0
2 NaN
3 3.0
4 Na
浏览 82提问于2019-02-21得票数 3
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熊猫会在有浮标的地方找到NaNs
、、、、
我试图将列中的浮点数转换为整型。 zbill['ACTIVITY START MONTH']=zbill['ACTIVITY START MONTH'].astype(int) 它返回了这个错误： ValueError: Cannot convert non-finite values (NA or inf) to integer 我认为这很奇怪，因为不应该有任何NaN。所以我得到了理论上应该有NaN的行。 missing_values_list= zbill[zbill['ACTIVITY START MONTH'].isnull()].in
浏览 10提问于2020-09-09得票数 1
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1回答
覆盖熊猫栏
、、
我有一个带有地址数据的数据。这些字段是add_1，add_2，add_3。
数据混乱，需要清理。在某些行中，add_1没有填充，但是add_2和add_3是填充的。我需要用逻辑“如果2是空的，3是填充的，然后将3移动到2，然后从3中删除”
到目前为止，我已经能够让它将内容从第3列移动到2(如果是空白的话)，但是我刚刚创建了一个新的对象(?)通过更新2的值，它不会继承2已经填充的值，因此我最终会遇到相同的问题。
我的第一个想法是创建一个新的dataframe，然后在index列上合并这两个数据，但是我无法让它创建新的df，包括原来的索引(和其他)列。
dataframe是从csv文件中创建的，标
浏览 6提问于2022-06-24得票数 1
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2回答
我有一只熊猫df如下：
Name Cust1 Cust2 Cust3 Cust4
ABC Y N Y 2022-01-01
DEF N N N N
我希望检测一个日期是否在Cust1, Cust2, Cust3 and Cust4的一行中，如果是的话，创建一个列来填充该日期。所以输出看起来就像
Name Date
ABC 2022-01-01
DEF na
对我怎么做有什么想法吗？我正在尝试做df.iloc[:,1:].apply(np.where
浏览 7提问于2022-03-16得票数 0
我有以下熊猫资料：
S.No. Name DOB Gender Profile/work Order-History
0 1.0 Sam Smith 1989-01-05 00:00:00 Male abc A
1 NaN NaN NaN NaN NaN B
2 NaN NaN NaN
浏览 0提问于2019-05-14得票数 0
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1回答
对潘达斯来说仍是新鲜事：
我有一些数据(df)，它是针对不同的人及其变量的时间序列数据。
dataframe如下所示：
date1 date2 person var1 var2
2016-01-04 12:56:00 2016-01-05 00:00:00 1 100 200
2016-01-04 15:11:00 2016-01-05 00:00:00 1 110 120
2016-01-06 18:05:00 2016-01-06 00:00:00 2
浏览 3提问于2022-01-24得票数 0
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我有一个应用groupby的数据集，如下所示：
dc = d.groupby(['Kit Status','kit_type'])['transaction_no'].count()
上述产出如下：
Kit Status kit_type
Onsite Crate 84
FLC 70
PP Box 91
Return Crate 49
FLC 96
PP
浏览 0提问于2020-11-30得票数 0
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熊猫分组后填写缺失值
、、、
数据如下：
Unnamed: 0 userid placeid datetime
0 0 1338 482954 2011-06-23T02:24:22Z
1 1 1338 580963 2011-06-22T14:23:03Z
2 2 1338 365256 2011-06-09T23:29:30Z
3 3 1338 89504 2011-0
浏览 3提问于2017-04-30得票数 0
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1回答
我有一个dataframe (df)：
index time val1 time2 val2
0 0.2 1 0.1 2
1 0.3 3 0.4 2
2 0.4 1 0.8 9
3 1.0 2
我需要合并time列，对它们进行排序，然后以“向下”的方式填充缺失的值。预期的产出如下：
index time val1 val2
0 0.1 -
浏览 2提问于2020-02-03得票数 2
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熊猫比较
、、
我试图在执行基本pandas操作时简化熊猫和python语法。
我有四栏：
a_id
a_score
b_id
b_score
我根据以下内容创建了一个名为doc_type的新标签：
A >= b，doc_type：a
doc_type：B> a
我很难在潘达斯中计算a存在但b不存在的地方，在这种情况下，a需要作为标签。现在，它返回the语句或b。我需要创建两个额外的比较，这在规模上可能是有效的，因为我已经比较了之前的数据。看看如何改进它。
df = pd.DataFrame({
'a_id': ['A
浏览 5提问于2017-02-17得票数 0
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我有一个日期列，它每分钟都有时间序列数据。我希望更新我的所有其他列，以便每分钟都有数据，因此Date2和Date3列应该具有与Date列相同的值。我还希望列Value1(链接到Date 2列)和Value2 (链接到Date3列)填充值，以便每行都有值。填充应该总是替换最新的可见值。
例如，列Date2行2019-01-30 10:05，对应的Value1列，同一行的值应为3，因为这是邮票10:04的上一次更新值。
最后，对于Date列，应该删除所有比列Date2和Date3列更早的日期。这一行2019-01-30 10:03。
Date Date2
浏览 2提问于2020-09-09得票数 0
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我的df：
A,B
hello my world, adam
i like my turbo1, nan
with love,nan
good morning, john
enev one,nan
turbo2,nan
good to you,nan
man too,emily
我想要将单词turbo1和turbo2提取到B列，然后填充这些单词的所有nans，但只在B列中的任何单词以上下方式出现为止。
预期产出：
A,B
hello my world, adam
i like my turbo1, turbo1
with love,turbo1
good morning, john
enev
浏览 0提问于2019-09-25得票数 1
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假设我用熊猫生产了以下产品：
df = pd.DataFrame(np.ones(25).reshape((5,5)),index = ['A','B','C','D','E'])
df1 = pd.DataFrame(np.ones(25).reshape((5,5))*2,index = ['A','B','C','D','E'])
df[2] = np.nan
df1[3] = np.nan
df[4] = np.nan
df1[
浏览 3提问于2017-04-21得票数 1
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我有两个项目，A和B。你一次最多只能有两个项目。这将产生以下组合：
A B
1 0
2 0
0 1
0 2
1 1
如果你想要3件或更多的物品，剩下的东西会溢出到一套新的东西里。2组优先于一组中的单个项。示例：
2批A和1批B(共计3项)为2组:2 0，0 1或1 1，1 0
3批A和4批B(共7项)为4组:2 0，1 0，0 2，0 2或1 1，1 1，0 1.
什么PHP代码最有效地计算：
组合在每个集合中集合的总数集合的所有变体
样本：
//input
$a = 2;
$b = 1;
$totalItems = $a + $b;
$totalSets = ceil($totalItems
浏览 3提问于2010-07-09得票数 3
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我是修复技术的新手，正在开发一个修复应用程序。每当我发送NewOrderSingle消息时，我都会收到一个错误。
我正在使用C#中的QuickFix引擎，并创建RequestPlaceOrder对象并填充必填字段。RequestPlaceOrder中的修复消息是as
8=FIX.4.49=11235=D 1=GtlXXXXXX 11=USD/CHF_2 21=1 38=30 40=2 44=20 54=1 55=USD/CHF 59=0
60=20120123-03:45:42 207=GTLXXXX 10=069
在上面的消息中，我没有包括头部和尾部消息，因为它们大多是常见的，并由Qui
浏览 0提问于2012-01-23得票数 2
我正在研究两个数据格式-- df1和df2。我用了密码：
df1.index.searchsorted(df2.index)
但我不确定它是怎么工作的。谁能解释一下是怎么回事吗？
浏览 1提问于2018-04-19得票数 2
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a b c c d e
0 nan 2 4 0 nan 6 8
1 30 60 90 (-) 1 100 110 120
2 20 nan nan
你好，我试图减去上面的两个数组，并期望得到如下结果。
a b c d e
0 0 2 4 -6 -8
1 30 60 -10 -110 -120
2 20 0
这种计算在熊猫身上是可能的吗？如果是，请告诉我。
我已经检查了文档，但
浏览 2提问于2015-07-15得票数 0
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我是SPSS的新手，我正在尝试将平均值生成空单元格(基本上是通过用户给出的平均答案来填充缺少的信息)，并且我无法让我的示例代码工作(或者很好地理解示例)。
COMPUTE QOL_puutt = Nmiss(ass, bass, grass, gas).
这部分我明白了
Do repeat A = ass1 ass2 ass3. If ((Missing (A)) & QOL_puutt <= 4) A
= RND(Mean (ass1, ass2, ass3)). End repeat.
这里出了点问题。我知道ass1，ass2，ass3指的是单元格(列和行3)？以下是错
浏览 1提问于2012-05-24得票数 1
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