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python - 使用三重索引填充数据框中的日期
我知道已经提出了与此问题类似的问题，但是当您只有一个分类变量时，该解决方案有效。我有两个，MultiIndexes我一直很难相处。问题是，我有以下数据框：
所以我需要知道每个日期有和没有电子商务的销售额，并填写没有出现零销售额的日期。我想要的输出是：
注意：这只是一个DataFrame，我只是添加了空格来区分索引。
因此，在原始数据框中，产品 A 的电子商务销售缺少 12-11 和 12-14，产品 A 的非电子商务销售缺少 12-13 和 12-14，产品 B 的电子商务销售缺少 12-12
问题是，我设法通过一个非常低效的循环来实现我想要的，这个循环需要大约 25 分钟才能运行：
我非常有信心我可以以矢量化的方式做到这一点，这应该花费更少的时间（我有 2,300 种产品，用于 290 个可能的日期）。你知道我怎样才能做到这一点吗？
编辑：添加了粗体文本，更好地解释了问题
python - 如何将 pandas 列中的值（之前为零）填充为来自下一行的正确整数/浮点值？
我一直在使用经纬度数据处理大型数据集。我正在为整个 df 进行插值，所以在此之前我只希望我的纬度和经度列有元素填充不带零的值。
我的数据框（解释目的）：
我的要求：
我需要什么
我希望您从实际的 df 和我的要求中理解。
我只想取下一个具有除零以外的正确值的最后一个元素，并在该列的前几行中填充该元素。
要求
我相信会有一些不错的方法来完成我的工作。
python - 具有 Series 输入的类别列的 fillna 无法按预期工作
我有一个类别列，我想用一个系列来填充。我试过这个：
预期输出：
实际输出：
pandas - 如果熊猫中的NaN，如何将1添加到以前的数据
我想知道是否可以将 1（或 n）添加到 pandas DataFrame / Series 中的缺失值。
例如
：
1
10
南
15
25
南
南
30
将返回：
1
10
11
15
25
26
27
28
30
谢谢，
mode - 如何在按数据帧分组后按模式使用变换功能来填充
我有一个大数据集，例如：
- 0 9:38:32 PM 1395/09/21 18 70.0 15.0 605.0 1395/09/22 150.2900
- 1 晚上 9:38:33 1395/05/01 18 10.0 70.0 2250.0 1395/05/05 54.9180
- 2 晚上 9:38:33 1396/10/08 2 3.0 70.0 2230.0 1396/10/09 72.2296
- 3 下午 9:38:33 1395/04/07 18 75.0 70.0 2200.0 1395/04/11 67.8452
- 4 下午 9:38:33 1395/04/07 18 75.0 70.0 2200.0 1395/04/11 89.4056
- 5 下午 9:38:33 1396/05/23 9 70.0 49.0 2000.0 1396/05/26 99.4400
机票销售交易 我想按其他列的每个组的模式填充空值（“FROM”col 为“FROM2”列）。我可以像这样使用中位数：
如何使用模式而不是中位数？
dataframe - 应用后的 Dask DataFrame 无法从重复轴重新索引
我正在尝试将 item_price 的 nan 值更改为基于以下 dask 数据框中的 item_id 的平均值：
不幸的是，我收到以下错误：
知道如何避免此错误或以任何其他方式将 nan 值更改为 dask 数据帧的平均值吗？
pandas - 通过查找到另一个 df 通过 pandas 在 df 的 1 列中填充 NaN
我看到了这个问题的各种版本，但它们似乎都不适合我正在尝试做的事情：这是我的数据：
这是带有 s 的 df NaN：
接下来我有一个名为 df 的查找df2：
我想通过查找列并返回来填充列的NaNs，以使结果如下所示：Adfdf2.Bdf2.Adfr
重要警告：
dfs 没有匹配的索引df.A和的内容df2.A是非唯一的()- do的行
df2组成了唯一的对。 - 假设有更多列，未显示，
NaNs。
df使用 pandas，可以通过以下方式找到（我认为）感兴趣的行： df.loc[df['A'].isnull(),]。 这个答案似乎很有希望，但我不清楚df1该示例的来源。我的实际数据集比这大得多，我将不得不以这种方式替换几列。
python - 用一个简单的函数填充 DataFrame
我正在寻找一种使用简单函数填充 DatFrame 的 NAs 值的方法：[row-1].value +1。数据帧的特殊性在于它有一个接一个的多个NA。
这是我正在处理的那种 DataFrame 的示例：
这是我想获得的输出：
python - Iterrows 不保留填充物
我想用一个可以从线性回归方程计算的值填充 DataFrame 中的一些 NaN 值。由于并非 DataFrame 中的所有值都是 NaN，因此我决定对其进行循环。这是数据框：
这是相应地填充 NaN 值的循环
我想知道为什么我的 DataFrame 在执行循环后保持不变。提前致谢。
python - Python将NAN更改为零向量
我有一个关于 Python 的问题。我使用构建一个段落向量doc2vec并将其转换为时间序列。所以我有一个索引，它是日期，然后是 8 家公司，并且每一天都有一个维度为 100 的向量，每个公司代表新闻文章。但是，有些日子没有返回NaN值的文章。现在我想将它们转换为维度为 100 的零向量。
我尝试使用以下代码片段来做到这一点：
但是，这不起作用，因为我无法用NaN列表或数组替换。有办法解决这个问题吗？
非常感谢你！