Question

假设sr是pandas.Series，那么与sr.mean()或sr.std()不同，它会跳过nan 和输出sr.argsort()将使用-1来指示nan所在的位置。但我不想要这种转换。我只希望argsort的工作方式与mean或std完全相同，即不会将nan值更改为-1。很遗憾，argsort没有skipna参数。我该怎么办？

PS我知道我可以用-1替换nan，但这有点笨拙。

<小时/> 例如：

sr = pd.Series(data=[2,0.5,99,np.nan])
sr
Out[61]: 
0     2.0
1     0.5
2    99.0
3     NaN
dtype: float64
expected_sort = sr.argsort().replace(-1, np.nan)
expected_sort
Out[63]: 
0    1.0
1    0.0
2    2.0
3    NaN
dtype: float64

Answer 1

你目前的方法并不糟糕......

以下是一些替代方案

替代1

sr.argsort().mask(sr.isnull())

0    1.0
1    0.0
2    2.0
3    NaN
dtype: float64

Alt 2

sr.dropna().argsort().reindex_like(sr)

0    1.0
1    0.0
2    2.0
3    NaN
dtype: float64

替代3
AKA overkill

pd.Series(
    np.where(
        np.isnan(sr.values),
        np.nan, sr.values.argsort()
    ), sr.index)

0    1.0
1    0.0
2    2.0
3    NaN
dtype: float64

熊猫argsort怎么离开南纳？

1 个答案: