Question

我想在熊猫中使用fillna命令来估算数据框。这是我的代码段：

import glob
import pandas as pd
files=glob.glob("IN.201*.csv")
i=0
n=1    
#the while loops are for reading and writing different subsets of the table into 
#different .txt files:
while i<15:
   j=0
   while j<7:
    dfs=[]
    m=1
   #for loop over only one file for testing:
       for file in files[:1]:
        z=i+1
        #reading subset of the dataframe:
        k=float(68.109375)+float(1.953125)*i
        k1=float(68.109375)+float(1.953125)*z
        l=float(8.0)+float(4)*j
        l1=float(8.0)+float(4)*(j+1)
        df=pd.read_csv(path+file).query( '@k <= lon < @k1 and @l < lat <= @l1')[['lon','lat','country','avg']]
        #renaming columns in df: 
        df.rename(columns={"avg":"Day"+str(m)}, inplace=True)
        #print(df)
        m=m+1
        dfs.append(df)
  #imputation: 
    df_final=dfs[0].fillna(method='bfill', axis='columns', inplace=True).fillna(method='ffill', axis=1, inplace=True)
  #writing to a txt file:
    with open('Region_'+str(n), 'w+') as f:
        df_final.to_csv(f)

    n=n+1
    j=j+1
   i=i+1

错误：

 Traceback (most recent call last):
 File "imputation_test.py", line 42, in <module>
 df_final=dfs[0].fillna(method='bfill', axis='columns', inplace=True).fillna(
 method='ffill', axis=1, inplace=True)
 File "C:\Users\DELL\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site- 
 packages\p
 andas\core\frame.py", line 3787, in fillna
 downcast=downcast, **kwargs)
 File "C:\Users\DELL\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 5359, in fillna
raise NotImplementedError()
 NotImplementedError

代码动机：

我本质上是想将.csv文件读入由该表的不同子集组成的多个数据帧中（因此，我使用了所有循环），以便重新排列和拆分.csv文件（实际上我想对多个.csv文件执行此操作），以使其更合适。然后，我想使用沿着列轴的fillna命令填充丢失的数据。

该代码的结构可以读入多个.csv文件，因此具有不必要的命令，例如'df = []'和'for loop'，但是为了简化起见，我首先尝试使用此代码来确保得到这个错误。请随时询问有关此错误的更多信息。谢谢！

Answer 1

将bfill和ffill与nn_pos <- c(4,9)一起使用：

axis=1

Answer 2

当数据框中同时包含int和NaN时，使用ffill（这是fillna(method='ffill')的同义词）用inplace=True填充列中的缺失值时，我遇到了此错误。同一行。

解决方法是使用inplace=False：

df = pd.DataFrame(data={'a': [1]})
df = df.reindex(columns=['a', 'b', 'c'])  # columns b and c contain NaN
df.ffill(axis='columns', inplace=True)  # raises NotImplementedError
df = df.ffill(axis='columns')  # works (inplace defaults to False)

pandas.dataframe.fillna：NotImplementedError

2 个答案: