NaN是否会干扰pandas中的列连接？
基础概念
NaN（Not a Number）是浮点数运算中产生的特殊值，表示“不是一个数字”。在Pandas中，NaN通常用于表示缺失数据。
相关优势
- 灵活性：Pandas能够处理包含NaN的数据，使得数据清洗和分析更加灵活。
- 兼容性：Pandas与其他数据分析工具（如NumPy、SciPy等）兼容性好，便于集成使用。
类型
- Series：Pandas中的Series对象可以包含NaN值。
- DataFrame：Pandas中的DataFrame对象也可以包含NaN值。
应用场景
- 数据清洗：处理缺失数据，填充或删除NaN值。
- 数据分析：在数据分析过程中，NaN值会影响某些统计计算，如均值、标准差等。
问题描述
NaN值在Pandas中的列连接时可能会干扰数据的完整性和准确性。
原因
- 数据不一致：在连接两个DataFrame时，如果某一列中存在NaN值，可能会导致连接后的数据不一致。
- 类型不匹配：NaN值的存在可能导致某些操作（如类型转换）失败。
解决方法
- 填充NaN值：
使用
fillna()方法填充NaN值。 - 填充NaN值：
使用
fillna()方法填充NaN值。 - 删除包含NaN值的行或列：
使用
dropna()方法删除包含NaN值的行或列。 - 删除包含NaN值的行或列：
使用
dropna()方法删除包含NaN值的行或列。 - 使用
merge()方法： 在连接时指定如何处理NaN值。 - 使用
merge()方法： 在连接时指定如何处理NaN值。
参考链接
- Pandas Documentation - Handling Missing Data
- Pandas Documentation - Concatenation
- Pandas Documentation - Merging
通过以上方法，可以有效处理NaN值对Pandas列连接的影响，确保数据的完整性和准确性。
相关·内容
df1新手入门-我一直在尝试使用pandas.merge_asof首先通过共享ID将两个数据集连接在一起，然后根据与pandas中的时间戳最近的时间戳进行合并。
问题是我发现left_on和right_on都必须是int。我有一个包含NaN的列，它们必须保留。Floats也是无效的。从我对Stackoverflow的研究中，我发现最新版本的Panda24.02具有此功能，您只需将列转换为Int64即可。然而，我在工作中获得的pandas版本是23.xx，目前无法升级。
我最简单的选择是什么？如果我只是删除与一列中的NaNs值相关联的行，我是否可以稍后简单地将它们添加回来，然后将dtype从in
浏览 18提问于2019-07-17得票数 0
我有两个dataframes，df和ndf，它们需要在两个列上连接。这与1:1的常规连接不同。
try:
from StringIO import StringIO
except ImportError:
from io import StringIO
myst="""india / gujarat, 22905034 , 19:44
india / kerala, 1905094 , 19:33
india / madhya pradesh, 905154 , 21:56
"""
u_cols=['co
浏览 4提问于2017-11-23得票数 0
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我正在尝试执行所描述的操作，但是并不是只填充了我的一列，我想要一个分隔符。
我想要替换的代码(用任意数量的k替换)是：
raw_df["all ks"] = raw_df["k1"].fillna("") + "/" + \
raw_df["k2"].fillna("") + "/" + \
raw_df["k3"].fillna("") + "
浏览 2提问于2015-01-04得票数 2
更新:至少从pandas 0.18.1版本开始，这不再是一个问题。连接空序列不再丢弃它们，所以这个问题已经过时了。
我想使用.concat从系列列表中创建一个pandas数据帧。问题是，当其中一个序列为空时，它不会包含在结果数据帧中，但是当我随后尝试用多索引重命名它的列时，这会使数据帧成为错误的维度。更新:这里有一个例子...
import pandas as pd
sers1 = pd.Series()
sers2 = pd.Series(['a', 'b', 'c'])
df1 = pd.concat([sers1, sers2], axi
浏览 2提问于2015-05-29得票数 6
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使用pandas:我正在阅读一个excel表格并从中收集数据，然后创建一个新的excel文档。 我的代码只有在用户选择具有确切的、特定的列字符串名称的excel表时才有效。我需要能够检查列名称是否存在于excel表中。我现在所拥有的： db = pandas.read_excel(full_path_with_file_name, sheetname=sheet_name)
list_values = db['column_name'].values 我获取这个值列表并将其与xlsxwriter一起使用。 在从该列收集值之前，我想首先检查该列是否存在于excel中。如果列不存
浏览 89提问于2021-08-26得票数 0
1回答
根据Pandas0.19.2文档，我可以提供键参数来创建多索引DataFrame。一个例子(来自熊猫的文件)是：
result = pd.concat(frames, keys=['x', 'y', 'z'])
我将如何连接dataframe，以便能够在列级别而不是索引级别提供键？
我基本上需要的是这样的东西：
将df1和df2连接在一起。
浏览 4提问于2017-02-14得票数 2
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我想知道，以一种节奏式的方式，我如何在给定的索引间隔内选择Pandas.Dataframe中的元素。基本上，我想知道是否有类似于pandas.Series.between for DataFrame.index的命令。
示例：
df1 = pd.DataFrame(x，index=(1,2，...,100000000)，列=‘A’，'B'，'C')
df2 =df1.介于(start=10，stop=100000)
我觉得很奇怪，很难找到与此相关的任何东西。
浏览 0提问于2015-01-30得票数 4
我有多个列的Pandas DataFrame，我想检查特定的列值是否为NaN，如果是，我需要返回布尔值(真或假)。
我试过了
pandas_df['col1'].isnull()
但是它返回所有带有索引和布尔值的行。
浏览 4提问于2019-05-21得票数 0
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我有一个使用案例，我得到了更大的csv文件，需要在三列标签上执行groupby，并且需要对特定列的匹配行值求和，如果它是一个整数，如果它是一个应该替换为“NA”的字符串，我尝试使用pandas来继续，不确定这是否需要在内存中执行任何操作。 Import pandas as pd
df = pd.read_csv(“input.csv")
data = df.groupby([‘X’,’Y’,’Z’])[‘ADJ’].sum()
print(data) input.csv.. ? Output.csv(数据帧) ?
浏览 44提问于2020-04-29得票数 0
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我正在做下面的左连接
left_join = left.merge(right, how="left", left_on=[attr1], right_on=[attr2])
现在如何在左连接中获取只属于右表的列的名称？如果我们带来相同名称的列，那么pandas有时会重命名列，所以我不能只从右边的表中获取列的名称。另外，由于我们在一个属性上合并，其中一列将不会出现，因此我需要以某种方式从left_join中提取它们。
谢谢!
编辑:我的解决方案比我预想的要简单。我解决了这个问题
names = left_join.columns.values
names[left.shape
浏览 3提问于2018-11-13得票数 2
3回答
根据另一列中的值填充列
、、、、
嗨，我正在和pandas一起操作一些实验室数据。我目前有一个包含5列的data frame。
前三列(分析、化学文摘社编号(1)和值)的顺序是正确的。最后两列(化学文摘社编号2和值2)不是。
是否有一种方法可以根据匹配的CAS编号(也称为CAS NO(2)= CAS (NO1) )将CAS No(2)和Value(2)与前三列对齐。
我是python和pandas的新手。谢谢你的帮助
浏览 5提问于2020-07-31得票数 0
我有一只带10把钥匙的熊猫数据。如果我试图访问一个不存在的列，即使这样，它也会返回一个NaN。我还以为会有KeyError呢。熊猫怎么无法辨认丢失的那一栏呢？
在下面的示例中，vendor_id是dataframe中的一个有效列。数据集中没有另一列。
final_feature.ix[:,['vendor_id','this column is absent']]
Out[1017]:
vendor_id this column is absent
0 434236 NaN
type(final_featur
浏览 4提问于2017-05-11得票数 1
回答已采纳
我想用逗号连接Pandas数据帧的两列，即:第一列中的"abc“与第二列中的"123”连接成为"abc，123“。
例如：
>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> df = pd.DataFrame({'IDx': ['a','b',np.nan,'C'], 'IDy':['1','','2','D']})
>
浏览 0提问于2016-02-01得票数 4
在PySpark中是否有与pandas info()方法等效的方法？
我正在尝试获取有关PySpark中数据帧的基本统计信息，例如:列数和行数、空值数、数据帧大小
pandas中的Info()方法提供了所有这些统计信息。
浏览 4提问于2017-06-08得票数 6
1回答
我有三个Pandas，df1，df2,和df3，如下所示：
import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame({'id' : ['one', 'two', 'three'], 'score': [56, 45, 78]})
df2 = pd.DataFrame({'id' : ['one', 'five', 'four'], 'score': [35, 81, 90]})
浏览 3提问于2014-01-07得票数 3
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3回答
我有两个数据文件(df1和df2)，我想按如下方式追加它们：
df1和df2有一些共同的列，但我想附加存在于df2中的列，而不是df1中的列，而是保留df1的列，因为它们是，df2是空的(所有行都是nan)
我可以在df1中添加列，但在将来，df2可能会添加新的cols，这就是为什么我不想硬编码列名，而是自动完成的原因。我以前经常使用附加，但我得到了以下消息
df_new = df1.append(df2)
FutureWarning: The frame.append method is deprecated and will be removed from pandas in a fut
浏览 10提问于2022-08-22得票数 2
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1回答
在包含20+行和xx+列的数据帧之后，是否可以添加一个字段，其中总计数为特定值。用户将向df添加不同的值，并且在'pandas.DataFrame.to_excel‘之前，必须添加包含某些特定数据的单个字段。如附件中的图片所示。是否可以在已经结构化的df之后添加单个字段？ ?
浏览 14提问于2020-01-09得票数 0
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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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3回答
我知道如何计算pandas序列中唯一值的数量( pandas dataframe中的一列)。
pandas.Series.value_counts
但是我如何检查它们是否都是唯一的呢？我应该只比较value_counts和它的长度吗？
浏览 10提问于2018-02-17得票数 21
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3回答
我正在使用Pandas，我有一个数据框，我们可以在其中填充三个值之一：
ID_1 ID_2 ID_3
abc NaN NaN
NaN def NaN
NaN NaN ghi
NaN NaN jkl
NaN mno NaN
pqr NaN NaN
我的目标是将这三列合并到我的数据框中的一个新列中：
ID_1 ID_2 ID_3 Combined_ID
abc NaN NaN abc
NaN def NaN def
NaN N
浏览 0提问于2015-04-22得票数 12
pandas中是否有一个方法/内置函数，允许根据列的名称将多个列合并为一个列？ 例如，取这3列，其中每一行将仅具有单个非NaN值 +-------+-------+-------+
| name1 | name2 | name3 |
+-------+-------+-------+
| a | NaN | NaN |
| b | NaN | NaN |
| NaN | c | NaN |
| NaN | d | NaN |
| NaN | NaN | e |
| NaN | NaN | f |
浏览 8提问于2021-10-04得票数 0
1回答
我认为我是在过度思考--我试图复制现有的熊猫数据、框架、列和值，并做出滚动平均值--我不想覆盖原始数据。我正在迭代这些列，获取列和值，将7天滚动的ma作为一个新列，其后缀为_ma作为对原始副本的副本。我想比较现有的数据与7天MA，看看有多少标准开发的数据是从7天MA -这我可以弄清楚-我只是尝试保存MA数据作为一个新的数据框架。
我有过
for column in original_data[ma_columns]:
ma_df = pd.DataFrame(original_data[ma_columns].rolling(window=7).mean(), columns = s
浏览 3提问于2020-08-24得票数 0
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我有三个数据帧：
Frame1：
import pandas as pd
import numpy as np
d = {'instrument': ['a','b','c'], 'CUSIP': ['US1',np.NaN,'US2'],'ISIN':[np.NaN,"EU1",np.NaN]}
ip = pd.DataFrame(data=d)
ip
Frame2：
cusipid={'CUSIP':['a',
浏览 9提问于2019-08-12得票数 0
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4回答
从熊猫GroupBy中分离逗号值
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当连接值时，我试图找出数据帧中是否存在删除重复的out。
示例：
df
key v1 v2
0 1 n/a a
1 2 n/a b
2 3 n/a c
3 2 n/a d
4 3 n/a e
输出应该是：
df_out
key v1 v2
0 1 n/a a
1 2 n/a b,d
2 3 n/a c,e
我尝试使用df.drop_duplicates()和一些循环来保存v2列值，但还没有保存任何内容。我试着用Pandas做一个干净干净的循环。
有人知道熊猫能做什么吗？
浏览 8提问于2017-12-26得票数 1
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我正在连接两个pandas数据帧，它们具有相同的列，但行数不同。我想将第一个数据帧堆叠在第二个数据帧上。
当我执行以下操作时，我在一些列中获得了许多NaN值。我已经尝试了使用这个的修复，使用.reset_index，但我仍然得到NaN的值。我的数据帧有以下列：
第一个是rem_dup_pre，第二个是rem_dup_po，它们分别具有形状(54178, 11) (83502, 11)。
我试过了：
concat_mil = pd.concat([rem_dup_pre.reset_index(drop=True), rem_dup_po.reset_index(drop=True)]
浏览 4提问于2021-03-12得票数 0
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1回答
熊猫:将逗号分隔的列转成多个列
、、、、
我有以下Pandas DataFrame：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3, 4], 'type': ['a,b,c,d', 'b,d', 'c,e', np.nan]})
我需要根据逗号分隔符拆分类型列，并将值转换为多个列以获得以下结果
我查看了Pandas文档中的透视()，并搜索了堆栈溢出。我没有找到任何似乎能(直接或间接)实现我在这里需要做的事情的东西。有什么建议吗？
编辑：
浏览 1提问于2022-03-23得票数 2
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我想把一个Excel表格读到Pandas DataFrame中。但是，有合并的Excel单元格和空行(完全/部分填充了NaN )，如下所示。为了澄清，约翰·H已经下令购买从“保镖”到“红丸蓝调”的所有专辑。
当我将此Excel表读入Pandas时，无法正确传输Excel数据。熊猫认为一个合并的细胞是一个细胞。DataFrame如下所示：(注意：()中的值是我想要的值)
请注意，最后一行不包含合并的单元格；它只带有Artist列的值。
编辑：，我确实尝试了以下方法来转发-填充NaN值：()
df.index = pd.Series(df.index).fillna(
浏览 1提问于2017-12-15得票数 11
3回答
因此，我想通过从Column1中获取前3个字母，从column2中获取前4个字母，从column3中获取所有4位数字来连接pandas中的三列，并将它们存储在column4中，但是只要在第1,2或3列中的任何一列中都有Nan，我就希望输出为Nan或空白，如below.Even，如果有更少的字母，则连接，但即使有一个Nan，也不会。 Column1 Column2 Column3 Column4
Abcdef cdefg 1996 ABC|CDEF|1996
ab wer 1998 AB|WER|1998
ab NaN 1998 Na
浏览 48提问于2021-11-08得票数 1
1回答
我有一个python pandas格式的数据框架，如下所示：(前两列，mygroup1和mygroup2是分组列)
df =
**mygroup1 mygroup2 tname @dt @num @vek**
a p alpha may 6 a
b q alpha june 8 b
c r beta may 9 c
d
浏览 6提问于2020-05-29得票数 0
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1回答
我有一个如下的数据集。 colA ColB ColC
a 1 aa
a 1 Nan
a 2
a 2 bb
a 2 cc 我希望输出如下所示 colA ColB ColC
a 1 aa
a 2 bb#cc 我正在尝试按ColA、ColB和联合ColC值进行分组。我尝试在Pandas中使用以下代码。但是我没有得到 test1 = test(['colA','colB'])['colC'].apply(lambda x: x.sum() ) 它必须避免列
浏览 10提问于2019-02-11得票数 1
1回答
我在Python中有以下数据格式(实际的dataframe要大得多，只是提供了一个小示例)：
A B C D E F
0 0.43 0.52 0.96 1.17 1.17 2.85
1 0.43 0.52 1.17 2.72 2.75 2.94
2 0.43 0.53 1.48 2.85 2.83
3 0.47 0.59 1.58 3.14
4 0.49 0.80
我使用df.values将dataframe转换为numpy，然后将其传递给boxplot。
当我
浏览 2提问于2014-04-17得票数 9
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我有两个大的数据块，两个公共列将它们连接在一起。其中一个“应该”是另一个的子集，但是当我执行合并时，最终的产品比子集要小，所以我想查看原始行(以及子集中的行)，看看它为什么不能正确合并。这可能是上游脚本中的一些错误，但可能是我的新手熊猫使用的错误。
我可以用一种明显的方法来迭代两个数据集的值，找出合并后缺少的数据集，但我假设有一种“熊猫”的方法，这样做效率要高得多。
chip_raw= pandas.read_csv(filename, names=["CHROM", "POS", "GT", "score", "rsid
浏览 1提问于2013-10-02得票数 1
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我正在尝试从一个DataFrame生成一个列来作为我的分组的基础。我知道，非NaN列下的每个NaN列都属于同一个组。所以我写了这个循环(参见下面)，但我想知道是否有更多的熊猫/琵琶的方式来用申请或理解列表来写它。
import pandas
>>> DF = pandas.DataFrame([134, None, None, None, 129374, None, None, 12, None],
columns=['Val'])
>>> a = [0]
>>> for i i
浏览 2提问于2016-10-17得票数 0
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1回答
熊猫“加入”怪事
、、、
如果我尝试这样做( pandas的两个不同的年份，一个在Python2中，另一个在Python3中)
import pandas as pd
x = pd.DataFrame({"id": [1, 2,3], "value1": [5,5,5]})
y = pd.DataFrame({"id": [1], "value2": [10]})
z1 = x.join(y, on = "id")
z2 = x.join(y, on = "id", lsuffix = "_left", r
浏览 1提问于2018-06-17得票数 2
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2回答
我在和熊猫打架，现在我输了。我有一个类似于下面的源表：
import pandas as pd
a=pd.Series([123,22,32,453,45,453,56])
b=pd.Series([234,4353,355,453,345,453,56])
df=pd.concat([a, b], axis=1)
df.columns=['First', 'Second']
我想用列' first‘中的值的第一个数字将新列添加到此数据框中: a)将列’first‘中的数字改为字符串b)从新创建的字符串中提取第一个字符c) b)b)结果b另存为数据框中
浏览 1提问于2016-02-22得票数 60
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晚上好，
快速一，在数据帧中连接字符串的最佳方法是什么？
我有一个CSV，它是表单的输出。对于if/else form来说，任何子问题的输出都在新列中输出。
由于大多数表单都是子问题，所以我想编写一个小脚本来完成以下工作。
1，删除不相关的列2.用分隔符连接剩余的列。('，') 3.通过添加步骤1中的合并列和无关列来创建新的DF。
我的尝试：
import pandas as pd
import os
enter code here
df = pd.read_csv('survey.csv')
df
Qual, Qual2, Qual3, Qual4,
浏览 0提问于2018-07-05得票数 1
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1回答
我正试图将一个非常大的(2500万行) csv文件加载到熊猫中。我正在分块这个文件，每次100,000行，并附加一个新创建的dataframe，它实质上是统计块数据帧列中某些单词的出现情况。当我保存第一个块时，一切都正常工作，并且这个块被连接到新创建的dataframe并排。然而，由于某些原因，第二个块是对角线连接的。我的意思是，分块数据现在是200,000行，前100,000行是空的，新创建的dataframe与前100,000行并排连接。如何解决这个问题，并将每个块与新创建的dataframe并排连接，并将每个块保存到单独的csv文件中？
我的代码：
import pandas as pd
浏览 2提问于2022-01-05得票数 1
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在pandas中，有没有一种优雅的方法可以基于数据帧中的多个列来赋值？假设我有一个包含2列的数据帧: FruitType和Color。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'FruitType':['apple', 'banana','kiwi','orange','loquat'],
'Color':['red_black','yellow','greenish_yellow', 'o
浏览 0提问于2017-09-11得票数 1
4回答
我希望生成具有两列组合的唯一记录，并且该值必须始终相同。例如，我想要连接Col1、Col2并创建C12，我想为连接的列生成如下所示的数字值。 ? 我的代码是： import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'Col1' : ['Bob', 'Joe', 'Bill', 'Mary', 'Joe'],
'Col2' : ['Joe', 'Steve'
浏览 121提问于2019-08-06得票数 1
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我有一个数据集，其中每条记录都包含比赛级别的数据，例如MATCH_DATE | PLAYER1 | PLAYER2 |锦标赛|表面| PLAYER1_SERVE% | PLAYER2_SERVE% 09DEC2020 |迈克|吉姆|罗马公开赛|克莱| 65% | 70% 我正在尝试为每个“播放器和表面”创建基于滚动时间窗口的新列，例如LAST90DAYS_PLAYER1_CLAYSERVE%和LAST5MATCHES_PLAYER1_CLAYSERVE%。请注意，这两个字段应该对应于主题记录中指定的同一表面。 然后，我需要将这些新列添加/附加到原始数据集中，以得到最终的数据集，如DATE |
浏览 20提问于2020-12-11得票数 0
我有一个名为df的Pandas DataFrame，它有1,460行和81列。我希望删除至少一半条目为NaN的所有列，并对行执行类似的操作。
在Pandas文档中，我尝试这样做：
train_df.shape //(1460, 81)
train_df.dropna(thresh=len(train_df)/2, axis=1, inplace=True)
train_df.shape //(1460, 77)
这是正确的做法吗？它似乎删除了4列，但我很惊讶。我本以为len(train_df)会给我行数，所以我把错误的值传递给了thresh…？
我如何对行做同样的事情(删除至少一半的列是NaN
浏览 2提问于2017-09-27得票数 3
我尝试指定使用下一个dict初始化的DataFrame的行索引。
pop={'Nevada': {2001: 2.4, 2002: 2.9}, 'Ohio': {2000: 1.5, 2001: 1.7, 2002: 3.6}}
pandas.DataFrame(pop, index=[2000,2001,2002])
AttributeError: 'list' object has no attribute 'astype'
但是，如果我还指定了列，它将起作用。
我想知道这是否只是Pandas中的一个bug。因为我确信它肯定
浏览 9提问于2018-08-04得票数 0
我使用pandas从sql查询和json中获取数据。我检查了两个数据帧，都只有日期，没有时间。当我连接它们时，它会将00:00:00添加到新数据帧中的一个数据帧的日期上。它为什么要这样做。有没有办法。
我正在尝试连接2个dataframes和drop_duplicates，但是除非我在drop_duplicates中指定其他列，否则这会阻止它在date之前正常工作。
浏览 1提问于2020-07-31得票数 0
拥有这个DataFrame：
import pandas
dates = pandas.date_range('2016-01-01', periods=5, freq='H')
s = pandas.Series([0, 1, 2, 3, 4], index=dates)
df = pandas.DataFrame([(1, 2, s, 8)], columns=['a', 'b', 'foo', 'bar'])
df.set_index(['a', 'b'],
浏览 1提问于2016-06-01得票数 8
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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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4回答
我想确定.csv文件中的每个列都是多满，请按照每个列的填充顺序将它们添加到列表中。丰满度应以百分比表示。
.csv文件非常大，因此确定哪些列包含少量数据，哪些列包含最多将是有用的。因此，拥有更多数据的列将对我更有用。
到目前为止我得到的是：
import pandas as pd
ranked_list = []
csv_filepath = r"some_path_here"
data = pd.read_csv(filepath)
for column in data:
way_to_calculate_perce
浏览 1提问于2019-09-05得票数 3
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假设我有如下的Pandas DataFrame：
a b
0 NAN BABA UN EQUITY
1 NAN 2018
2 NAN 2017
3 NAN 2016
4 NAN NAN
5 NAN 700 HK EQUITY
6 NAN 2018
7 NAN 2017
8 NAN 2016
9 NAN
浏览 1提问于2019-02-04得票数 16
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1回答
我有一个pandas.dataframe列，其中我的前四个值应该以同一列中相同的顺序填充到其他单元格中，最多200行。我可以通过循环( for )完成它，但它不适合于目的，因为我将做很多这样的循环，并将花费大量的CPU时间。我正在寻找更有效率的东西(可能是附加的还是连接的？)。希望我的问题是清楚的！
这是我的意见：
index y
0 0
1 5
2 5
3 0
4 NaN
5 NaN
6 NaN
7 NaN
8 NaN
...
1456 NaN
这就是我想要的：
index y
0 0
1 5
2 5
3 0
4 0
5 5
6 5
7 0
8 0
浏览 2提问于2017-11-05得票数 0
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我有这两份资料：
DF1=
Inflow
0 9810998109
1 5591255912
2 7394273942
3 7866678666
4 1820118202
5 9812198109
6 9810998101
7 4304043040
8 9810998121
DF2=
Inflow mi_to_zcta5
0 3371433756 11.469054
1 1790118201 24.882142
我想做一个操作，在这个操作中，我可以根据“流入”列合并这两个数据格式。有点像尝试用近似匹配重新创建VLookUp Excel函数(如
浏览 0提问于2018-10-10得票数 0
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