我在处理丢失的数据时遇到了障碍
我有这个df
XCreatePixmap(display, d, width, height, depth)
Display *display;
Drawable d;
unsigned int width, height;
unsigned int depth;
我想做什么
如果不缺少index a b c del
2018-06-25 12:51:00 NaN NaN NaN 1
2018-06-25 12:52:00 NaN NaN NaN NaN
2018-06-25 12:53:00 NaN NaN NaN NaN
2018-06-25 12:54:00 NaN NaN NaN NaN
2018-06-25 12:55:00 NaN NaN NaN NaN
2018-06-25 12:56:00 NaN NaN NaN NaN
2018-06-25 12:57:00 NaN NaN NaN NaN
2018-06-25 12:58:00 0.5 0.6 0.6 0.0
2018-06-25 12:59:00 NaN NaN NaN 0.0
2018-06-25 13:00:00 0.6 0.8 0.6 0.0
2018-06-25 13:01:00 NaN NaN NaN 0.0
2018-06-25 13:02:00 0.6 0.9 0.6 0.0
的值,则插入缺失值
我有这种解决方案,当del具有值时仅保留df,并在连接后进行插值
但我要避免串联以及过多的代码和变量行
del
所需的输出:
dfs= df.loc[df['del'].notnull(),:]
dfs.interpolate(method='time')
dfs1= df.loc[df['del'].isnull(),:]
dfs= pd.concat([dfs,dfs1], axis=1, sort=True, join_axes=[df.index])
只逐列闭合小孔的故事
谢谢<<< / p>
答案 0 :(得分:0)
仅在.loc
不为null的情况下,使用'del'
分配插值:
df.loc[df['del'].notnull()] = df.loc[df['del'].notnull()].interpolate(method='time')
a b c del
2018-06-25 12:51:00 NaN NaN NaN 1.0
2018-06-25 12:52:00 NaN NaN NaN NaN
2018-06-25 12:53:00 NaN NaN NaN NaN
2018-06-25 12:54:00 NaN NaN NaN NaN
2018-06-25 12:55:00 NaN NaN NaN NaN
2018-06-25 12:56:00 NaN NaN NaN NaN
2018-06-25 12:57:00 NaN NaN NaN NaN
2018-06-25 12:58:00 0.50 0.60 0.6 0.0
2018-06-25 12:59:00 0.55 0.70 0.6 0.0
2018-06-25 13:00:00 0.60 0.80 0.6 0.0
2018-06-25 13:01:00 0.60 0.85 0.6 0.0
2018-06-25 13:02:00 0.60 0.90 0.6 0.0