Pandas根据上一个可用值和下一个可用值填充NaN
Pandas是Python中一个强大的数据处理库，可以处理和分析大量的数据。在数据处理中，经常会遇到缺失值（NaN）的情况。Pandas提供了多种方法来处理缺失值，其中一种常用的方法就是根据上一个可用值和下一个可用值填充NaN。
具体而言，Pandas提供了fillna()函数来实现这个功能。该函数可以接受不同的参数来确定填充缺失值的方式。当使用上一个可用值填充NaN时，可以通过指定method='ffill'来实现。ffill代表forward fill，即向前填充。
下面是具体的步骤：
- 导入Pandas库：
import pandas as pd - 创建一个包含NaN的数据集：
data = pd.Series([1, NaN, 2, NaN, 3, NaN]) - 使用
fillna()函数进行填充：filled_data = data.fillna(method='ffill')
填充后的数据集filled_data将会是：[1, 1, 2, 2, 3, 3]，其中NaN被前一个可用值1填充。
应用场景：在时间序列数据中，如果某个时间点的值缺失，但是在前一个时间点和后一个时间点都有值，我们可以使用上一个可用值和下一个可用值来填充缺失值。这样可以保持时间序列数据的连续性，方便后续的数据分析和建模。
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注意：这里只提供了腾讯云相关产品的示例，其他品牌商也都有类似的产品和服务，可以根据具体需求进行选择。
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当将1分钟数据重新索引为每日数据(例如，16:00的每日价格指数)时，如果一天16:00的时间戳没有1分钟的数据，我们希望从最后的非空1分钟数据中转发填充。在下面的情况下，在13号16:00之前没有1分钟的数据，最后1分钟的数据来自第10分钟。
当使用reindex with method='ffill‘时，人们难道不希望下面的代码在16:00的13点填上这个值吗？但是，检查daily1显示它丢失了。
import pandas as pd
import numpy as np
hf_index = pd.date_range(start='2013-05-09 9:00&#
浏览 2提问于2013-12-08得票数 5
1回答
当NaN时，用前一次填充列值
、、、、
我有一个看起来像这样的pd.Series：
>>> series
0 This is a foo bar something...
1 NaN
2 NaN
3 foo bar indeed something...
4 NaN
5 NaN
6 foo your bar self...
浏览 3提问于2017-11-01得票数 0
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2回答
我想在Pandas DataFrame中使用常用值填充NaN值。我使用函数describe检查某些级数中的通用值。如何使用此公共值填充NaN值？
浏览 16提问于2019-12-20得票数 0
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
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
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我试图在我的dataframe的一列中填充一些NaN值。根据我从了解到的情况，我应该能够将一个Pandas系列传递给fillna，然后Pandas将用我提供的系列来填充我的NaN。
代码如下：
XTrain_pd[class_name] = XTrain_pd[class_name].fillna(pd.Series(train_pred))
因此，根据来自NaN的值填写train_pred值。
我确保了train_pred的长度和要填充的NaN数是相同的：
print(XTrain_pd[class_name].isna().sum(),print(train_pred.shape))
这一
浏览 4提问于2021-03-15得票数 0
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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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我已经阅读了格伦菲德勒关于UDP上可靠性的可怕指南，我目前正在为好玩和学习的目的而努力实现自己的实现。
Glenn指南的一个非常酷的部分是，它将冗余的packet作为位集来实现:当数据包正在添加消息时，它包含一个位集，该位集指示先前32个序列号中的哪个也是通过将该特定位翻转为1来加的。
然而，我遇到的一个问题是，当数据包在位集的开头被丢弃时，应该做什么，例如第32位没有被加上去。
假设我的消息头如下所示：
Ack: 42
Bitset: ack everything from 10 to 41, but _not_ SequenceNumber 9!
// or even Bitset: n
浏览 0提问于2021-12-27得票数 3
1回答
我有一个数据框，比如： A B datetime
10 NaN 12-03-2020 04:43:11
NaN 20 13-03-2020 04:43:11
NaN NaN 14-03-2020 04:43:11
NaN NaN 15-03-2020 04:43:11
NaN NaN 16-03-2020 04:43:11
NaN 50 17-03-2020 04:43:11
20 NaN 18-03-2020 04:43:11
NaN 30 19-03-2020 04:43:11
NaN NaN 20-03-2020 04:43:11
浏览 9提问于2021-01-28得票数 0
1回答
我有一个数据框，如下所示： A B
10 NaN
NaN 20
NaN NaN
NaN NaN
NaN NaN
NaN 50
20 NaN
NaN 30
NaN NaN
30 30
40 NaN
NaN 10 在这里，我需要为列A的每个非NaN值返回上一个和下一个B列值。 我使用的代码是： df['prev_b'] = NP.where(df['A'].notna(), df['B'].shift(-1),NP.nan)
df['next_b'] = NP.where(df['A'].notn
浏览 16提问于2021-01-28得票数 1
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当使用熊猫插值()填充NaN值时，如下所示：
In [1]: s = pandas.Series([np.nan, np.nan, 1, np.nan, 3, np.nan, np.nan])
In [2]: s.interpolate()
Out[2]:
0 NaN
1 NaN
2 1
3 2
4 3
5 3
6 3
dtype: float64
In [3]: pandas.version.version
Out[3]: '0.16.2'
为什么熊猫用3s代替指数5和6的值，而将0和1的值保持不变？
我能改变这种行为吗？
浏览 7提问于2015-07-10得票数 10
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3回答
我想填写我的熊猫系列中缺失的值，如果没有连续三个国家。
带有缺失值的原始系列：
s=pd.Series(pd.np.random.randn(20))
s[[1,3,5,7,12,13,14,15, 18]]=pd.np.nan
给予：
0 0.444025
1 NaN
2 0.631753
3 NaN
4 -0.577121
5 NaN
6 1.299953
7 NaN
8 -0.252173
9 0.287641
10 0.941953
11 -1.624728
1
浏览 0提问于2018-03-20得票数 4
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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
4回答
在pandas.fillna中，
method : {‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, default None
Method to use for filling holes in reindexed Series pad / ffill: propagate last valid observation forward to next valid backfill / bfill: use NEXT valid observation to fill gap
如何向后和向前填充值？似乎没有一种选择能做到这一点。
浏览 3提问于2015-12-15得票数 4
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3回答
我有一个Pandas DataFrame，其中有一个列price和一个DateTimeIndex。我想创建一个新列，当price下次更改时增加1，如果减少则为0。多个连续行的值可能与price相同。
示例：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"price" : [10, 10, 20, 10, 30, 5]}, index=pd.date_range(start="2017-01-01", end="2017-01-06"))
然后，产出应是：
2017-01-01 1
2017-01-02
浏览 3提问于2017-09-28得票数 0
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如果我有来自Excel电子表格的数据--格式规定只有更改的行才填写第一列(其他条目为空)。然后假定该值将持续到下一个N行，直到该值再次发生变化。
所以潘达斯从这里进口，如下所示-这里没有企业：
动物
猫
非数
非数
非数
狗
非数
非数
奶牛
非数
我需要用最后一个有效值替换NaNs，所以在上面的示例中：
动物
猫
猫
猫
猫
狗
狗
狗
奶牛
奶牛
我想出了下面的假设，假设是动物的列名：
df.Animal.where(~df.Animal.isnull()，df.Animal.shift())
如果Pandas按顺序运行，那么之前的“动物”应该总是被填充--但是当我运行它时，我看到只有代表
浏览 1提问于2017-03-21得票数 0
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1回答
我有一个带有2列store_name和store_location的csv文件，其中缺少一些store_location。我希望根据另一列中的值，用同一列中的数据填充丢失的数据。
下面是我的csv文件：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/hoatranobita/app_to_cloud_4/main/store_location.csv')
这里是我的预期输出：
我试图找到解决办法，但仍未找到答案。
谢谢。
浏览 9提问于2022-09-21得票数 1
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1回答
考虑以下测试数据集：
testdf = pandas.DataFrame({'t': [datetime(2015, 1, 1, 10, 0),
datetime(2015, 1, 1, 11, 32),
datetime(2015, 1, 1, 12, 0)],
'val': [1, 2, 3]})
我想使用简单的填充来插值这个数据集，这样我至少每30分钟就有一个数据点，同
浏览 5提问于2016-03-10得票数 1
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我在读csv in pandas。现在，我需要填充空值并将其转储到表中。所以我就是这么做的。
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
df = pd.read_csv(file_path)
df.fillna('', inplace=True)
engine = create_engine('postgresql://username:******@localhost:****/database')
df.to_sql("my_table", engine)
现在的问题是
浏览 1提问于2020-03-24得票数 0
我正在尝试创建一个用于NaN处理的函数。我希望始终将前一个元素和前一个元素的平均值分配给NaN值。 我的想法是这样的 def na_handler(df):
for i in range(1, len(df)):
if i == NaN:
i = ((i-1) + (i+1)) / 2 然而，这不起作用，因为我不知道如何正确地访问df中的元素。 不知何故，我并不真正了解在df中访问数据的基本原理。我看过一些关于python中数据处理的视频，但当我试图解决问题时，我总是被卡住了。如果有人对在哪里使用python学习数据科学有一个很好的建
浏览 5提问于2020-11-16得票数 1
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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Python 3.9和Pandas 1.3.4 下面是我正在使用的数据框架： First name Last Name
Freddie Mercury
John Lennon
David Bowie
Joseph
Jovi 我希望df["Full name"] = df["First name"] + df["Last name"]的结果能够产生一个结果，即使它没有同时填充名字和姓氏列。 所以df["Full name"]= Full name
Freddie Merc
浏览 19提问于2021-11-22得票数 0
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1回答
我的目标是传递.xlsx文件并将其转换为.csv，然后进行解析以删除.csv中的特殊字符，并在空单元格中显示"NaN“。为了做到这一点，我使用下面的代码。
如果我在控制台上运行下面的命令，后跟#df，它会在输出中显示NaN。另一方面，如果我运行代码，不能捕获.csv中的"NaN“吗？
df = pd.read_excel('C:\\Users\\1480587\\Documents\\Chander\\Elastic\\Data\\Dec_Inc_Data.xlsx')
使用以下版本的Python和Pandas。
INSTALLED VERSIONS
-----
浏览 3提问于2018-03-19得票数 0
2回答
把矮小的数据放进熊猫
、、、、
我想把下面的数据放到熊猫中作进一步的分析。
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
data = np.array([[[1, 1, 1, np.nan, 1], [np.nan, 1, 1, 1, 1]],
[[2, np.nan, 2, 2, 2], [2, np.nan, 2, 2, 2]],
[[3, 3, 3, np.nan, 3], [3, 3, 3, 3, np.nan]]])
pnda = pd.Series(d
浏览 2提问于2014-05-02得票数 5
回答已采纳
我想根据序列中的最后一个有效索引有条件地向前填充熊猫序列。例如，假设我们有这个系列： import pandas as pd
ser = pd.Series(['a', 'b', 'b', pd.NA, 'c', pd.NA, pd.NA, 'd', pd.NA])
ser
0 a
1 b
2 b
3 <NA>
4 c
5 <NA>
6 <NA>
7 d
8 <NA> 仅当最后一个有
浏览 10提问于2021-03-20得票数 2
3回答
我有一个40行的DataFrame列，除了三行上面有数字之外，所有的行都填充了0，还有一列只有一个有价值的数字。
new_column new_column2
0 0 0
1 0 0
2 0
浏览 26提问于2017-07-11得票数 1
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我有一个包含多个缺失值的pd.Dataframe。我只想填充(在这种情况下是回填)我给出下限的间隔。我用下面的代码让它工作。我想知道是否可以避免for循环并加快处理速度(我处理数百万行)。
import copy
import pandas as pd
# Values
values = [1, 2, 3, 4, float('nan'), float('nan'), float('nan'), 6, 7, 8,
float('nan'), 10, 1, 2, 3, float('nan'),
浏览 8提问于2020-02-25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
假设我的数据框中有两列，A和B：
A B
1 NaN
2 5
3 NaN
4 6
我希望获得一个新列C，它使用A列中的值填充B列中的NaN单元格：
A B C
1 NaN 1
2 5 5
3 NaN 3
4 6 6
我该怎么做呢？
我确信这是一个非常基本的问题，但由于我是Pandas的新手，任何帮助都将不胜感激！
浏览 2提问于2015-11-26得票数 5
5回答
我想创造一个熊猫DataFrame充满了NaNs。在我的研究中我发现了
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(index=range(0,4),columns=['A'])
此代码将生成一个DataFrame，其中填充了类型为"object“的NaNs。因此，以后不能使用它们，例如，在interpolate()方法中。因此，我用这个复杂的代码创建了DataFrame (受启发)：
import pandas as pd
import numpy as np
dummyarray = np.empty((4,1))
dummyar
浏览 2提问于2015-05-05得票数 95
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我在Python 3中运行Pandas，我注意到以下内容：
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import DataFrame
from numpy import nan
df = DataFrame([[1, nan], [nan, 4], [5, 6]])
print(df)
df2 = df
df2.fillna(0)
print(df2)
返回以下内容：
0 1
0 1 NaN
1 NaN 4
2 5 6
0 1
0 1 NaN
1 NaN 4
2 5 6
同时
浏览 2提问于2015-12-02得票数 4
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fill_value参数pandas.DataFrame.multiply()填充了和数据格式中的缺失值。但是，我希望只在第二个DataFrame中填充缺少的值。在下面，有什么好的方法可以超越我那讨厌的解决方案呢？
>>> df1 = pd.DataFrame({'a':[1, np.nan, 2], 'b':[np.nan, 3, 4]}, index = [1, 2, 3])
>>> df1
a b
1 1.0 NaN
2 NaN 3.0
3 2.0 4.0
>>> df2
浏览 4提问于2017-05-17得票数 1
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3回答
我有两个Pandas数据帧。df1有'a'，'b'，'c'，df2有'a'，'c‘，'d’列。现在，我创建了一个新的数据框架df3，列'a'，b'，'c'，'d‘。
我想用来自df3和df2的所有输入来填充df1。例如，如果df1中有x行，df2中有y行，那么在df3中将有x+y行。
哪个Pandas函数填充了基于部分列的新数据？
浏览 0提问于2018-12-27得票数 0
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1回答
Pandas库有一个非常好的函数，叫做.fillna()，可以用来填充空值
df = df.fillna(0)
我使用Datatable库来完成我的新任务，因为在Datatable中加载和处理海量数据的速度非常快。
python的Datatable库中是否存在这样的函数fillna？
或者，我们有什么替代方法来填充Datatable中缺少的值？
浏览 12提问于2020-12-23得票数 2
1回答
让我们考虑一个dataframe，它包含一列时间戳和第二列测量值。 import pandas as pd
data = {'Time': [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15],
'Value': [13,54,68,94,31,68,46,46,31,53,54,85,75,42,69]}
df = pd.DataFrame (data, columns = ['Time','Value']) 我们希望过滤数据帧以仅保留特定时间的值。
浏览 12提问于2020-10-31得票数 0
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我有一个由数百行组成的csv，每行都包含需要保持在一起的唯一值。它们的格式如下：
WordTeams (column name)
1 cat, dog, frisbee, person, rat
2 mouse, cheese, saw, mat, moose
我正在尝试使用pandas将它们转换成一个列表，如下所示：
[cat, dog, frisbee, person, rat]
[mouse, cheese, saw, mat, moose]
我是pandas的新手，不知道如何在列表中添加单独的行。
最后，我希望将这些列表转换为比较它们自身的矩阵，如下所示。我打算通过将每个单元格值
浏览 2提问于2017-10-26得票数 0
1回答
与相关的是，我想使用内插而不是填充to。目前，我正在这样做：
df.ix[:,'2015':'2100'].interpolate(axis = 1, method = 'linear')
但是，这似乎不能取代南的，有什么建议吗？
-编辑-这似乎也不起作用：
df.apply(pandas.Series.interpolate, inplace = True)
浏览 4提问于2015-09-20得票数 2
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2回答
我有一个问题，希望你能帮我。假设一个Pandas Dataframe看起来像这样： ? 我想做一个线性插值来填充缺失的NaN值。当我在搜索时，我只找到了必须对同一列中的值进行插值的示例，没有跨列的。有没有办法在NaN值的左侧和右侧之间进行插值？ 亲切的问候 PS:一段代码被截取： import pandas as pd
data = {'A':[2,4,6,8,4],
'B':[0,0,0,0,0],
'C':[4,10,4,5,1]}
df = pd.DataFrame(data,columns=[
浏览 20提问于2020-04-16得票数 1
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2回答
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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有一种情况是，我希望在Pandas DataFrame中创建一个新列，并根据涉及另外两个列的条件填充它。在本例中：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.array([['value1','value2'],['value',np.NaN],[np.NaN,np.NaN]]), columns=['col1','col2'])
我想要创建一个新的列，“new”，它包括1) col2中的值(如果它不是NaN else )，2) col
浏览 0提问于2019-05-13得票数 3
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以前，我一直使用pandas.Panel来存储多个数据，每个日期在一个日期列表中存储一个。
由于面板的不推荐，我正在尝试转换为使用多个索引数据。
例如，我有以下数据：
dates = pandas.date_range('20180101', periods=3)
stocks = ['AAPL', 'GOOG', 'MSFT', 'AMZN', 'FB']
在反对之前，我可以创建一个面板，如下所示：
pnl = pandas.Panel(items=dates, major_axis=stock
浏览 0提问于2018-06-28得票数 2
回答已采纳
我在pandas数据框上工作，我想替换列中的一些值，这些列基本上包含列表，它在一些行中既有nan值，也有一些包含边界框坐标。我附上了一个样本的数据框，请看一看DataFrame。 数据框如下所示： img_id BB class w h
001 [[nan, nan, nan, nan], [nan, nan, nan, nan], [nan, nan, nan
浏览 19提问于2021-08-23得票数 0
回答已采纳
我正在尝试使用Pandas的函数重新创建rolling_mean的平滑功能。除了最后N行(其中N等于所选择的窗口大小)外，一切都很好，这将导致NaN。我理解NaN存在的原因，但我想知道是否有一种方法可以强制Pandas使用最大窗口大小来计算最后的N行。
启动DataFrame：
y mc vc g freq 0 1980 2110 891 acorn 0.0000006816639806737 1 1981 2493 925 acorn 0.0000007869870441530 2 1982 1970 9
浏览 8提问于2014-09-02得票数 1
需要从前一行值中填充n列数的NaN值
我正试图通过Pandas Dataframe来实现下面的目标。
创建行列表并将它们连接起来，以在行标题中生成合并列。
接下来，我必须使用ffill()来填充上一行的NaN值。为此，我尝试使用基于r_col (行标题中的列)和c_col (列标题中的列)参数的if条件，但是在这里，这不是最好的方法，因为c_col和r_col可以是n个列和行数。
下面是相同逻辑的代码。
cols = df.iloc[:r_col].astype(str).apply(lambda x: x.name + '__' + '__'.
浏览 0提问于2019-06-17得票数 0
Pandas有isnull()和NaN ()方法来替换DataFrames中的填充值。我有一个数据集，其中大部分是字符串类型的列，但一些列中散布着一些浮点值。在Pandas中有没有一些等价的方法来查找和替换它们？ 因此，如果我有一个这样的DataFrame： In [60]: df1=pd.DataFrame([[1.0,'foo'],[2.0,1.0],[float('NaN'),'bar'],[4.0,0.0],[5.0,'baz']],columns=['fval','sval'])
In
浏览 13提问于2020-03-29得票数 0
2回答
我是一个新的pandas用户(截至昨天)，我发现它有时既方便又令人沮丧。
我目前的挫败感是试图在数据帧的多个列上使用df.fillna()。例如，我有两个部分重叠的数据集(一个较新的集合和一个较旧的集合)。对于我们有新数据的情况，我只是使用它，但如果没有更新的数据，我也想使用旧的数据。似乎我应该能够使用fill to ()将较新的列填充到较旧的列中，但我在这方面遇到了麻烦。
尝试一个具体的例子：
df.ix[:,['newcolumn1','newcolumn2']].fillna(df.ix[:,['oldcolumn1','oldco
浏览 4提问于2013-08-02得票数 2
回答已采纳
我有一个pandas数据框，我需要通过忽略-9999值来绘制它。如果我使用ylim，它会创建如下问题中的drops ()
我知道这可以用来向前填充NaN值：
fillna(method='ffill', limit=1)
但是，我有-9999个值需要填充。
该怎么做呢？
浏览 21提问于2017-12-22得票数 0
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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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欢迎大家。我有一个excel文件，需要根据列数据类型清理和填充NaN值，比如如果列数据类型是对象，则需要在该列中填充"NULL“，如果数据类型为整数或浮点数，则需要在这些列中填充。
到目前为止，我已经尝试了两种方法来完成这项工作，但是没有运气，这里是第一个
df = pd.read_excel("myExcel_files.xlsx")
用bulit方法按数据类型选择列
df.select_dtypes(include='int64').fillna(0, inplace=True)
df.select_dtypes(include='floa
浏览 2提问于2020-03-16得票数 3
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我在下面的代码中有这个数据格式的问题。
import numpy as np
import pandas as pd
from numpy import nan
tostk = np.asarray([['A', nan, 6.0, nan, nan],
['A', 3.0, nan, nan, nan],
['A', nan, nan, 9.0, nan],
['A', nan, 5.0, nan, nan],
['A', nan, nan, nan, 7.
浏览 3提问于2022-09-27得票数 -1
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