Question

我想用连续的值b和1在2列中填写这些缺失的数字。

这就是我所做的：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'a': [1, 4, 7,8,4],
'b': [1, np.nan, 3, np.nan, 5]})

df['b'].fillna({'b':[1,2]}, inplace=True)

但是什么也没做。

Answer 1

您无法按照here和documentation中的说明，向fillna输入值列表。另外，如果您选择的是列，则无需告诉fillna使用哪个列。您可以这样做：

df.fillna({'b':1}, inplace=True)

或

df['b'].fillna(1, inplace=True)

顺便说一句，inplace正在熊猫中弃用，例如，首选的方式是

df = df.fillna({'b':1})

Answer 2

一种方法是对数组使用loc：

df.loc[df['b'].isnull(), 'b'] = [1, 2]

您尝试的操作是可能的，但使用fillna却很麻烦：

nulls = df['b'].isnull()
df['b'] = df['b'].fillna(pd.Series([1, 2], index=nulls[nulls].index))

您可能正在寻找interpolate，但是上述解决方案在给定输入列表或数组的情况下是通用的。

另一方面，如果您想用序列1, 2, 3, etc填充空值，则可以使用cumsum：

# fillna solution
df['b'] = df['b'].fillna(df['b'].isnull().cumsum())

# loc solution
nulls = df['b'].isnull()
df.loc[nulls, 'b'] = nulls.cumsum()

Answer 3

您可以插值。示例：

s = pd.Series([0, 1, np.nan, 3])
s.interpolate()

0    0
1    1
2    2
3    3

Answer 4

如果我正确理解“连续值1和2”的措辞，则解决方案可能是：

g++ -v

是否有python函数用连续值填充丢失的数据

4 个答案: