问题标签 [fillna]

我有一个数据集，我想用 bfill 填充“值”列中缺失的数据，并向其中添加一个字符串。这是我拥有的代码：

我从这段代码中得到的输出是：

我想要的输出是重新填充并看起来像这样：

如果有人可以提供帮助，我将不胜感激。谢谢

描述 我有一个分类数据框，它在几个地方包含 nan 值。我正在尝试执行数据清理，其中我在标签（错误）之前的 1 天回填 nan 值。我的数据集如下所示：

数据框

我希望得到的数据框

我发现类似的问题在一段时间内用标签填充缺失的数据，但对不统一的时间戳没有任何答案。我的主要数据集也有 100 多列。我不知道如何解决这个问题。谁能给我一些提示？非常感谢！！

我有以下代码，它给了我非常奇怪的错误，我的目标是用不同的标签回填数据的缺失值。df_filled[is_filled]如果我更改一切正常但使用freq = 2D，则错误发生在这一行 df_filled=df.asfreq(freq='D').fillna(method='bfill', limit=1).dropna(how='all').drop_duplicates(keep='last')，df_filled [is_filled] 没有布尔形式。

输出： ValueError: Must pass DataFrame with boolean values only

我提前感谢您的帮助。

I want to fill missing values in my pandas series, if there are less than 3 consecutive NANs.

Original series with missing values:

Gives:

BUT, using pandas.fillna() with a limit only fills the # of values specified (not number of CONSECUTIVE NANs, as expected):

Desired output would fill NANs with 0 at positions 1,3,5,7, and 18. It would leave series of 4 NaNs in place in position 12-15.

The documentation and other posts on SO have not resolved this issue (e.g. here). Documentation seems to imply that this limit will work on consecutive NANs, not the overall # in entire dataset that will be filled. Thanks!

我正在尝试根据另一列“国家/地区”的过滤来替换数据框中的缺失值

显然这只是一小部分数据，但我希望用NaN每个特征的平均值替换所有值。

我尝试按国家/地区对数据进行分组，然后计算每列的平均值。当我打印出结果数组时，它会出现预期值。但是，当我将其放入.fillna()方法中时，数据似乎没有变化

我已经从这个类似的帖子中尝试过@DSM 的解决方案，但我不确定如何将它应用到多个列。

假设这是完整的数据集，这就是我期望的结果。

谁能解释我做错了什么，以及如何修复代码？

我有一个包含NaN值和浮点数的数据框

要提取行或列并填充NaN值，我可以使用.fillna()

但.fillna()不适用于单个值。所以我有这个：

这有效，但与.fillna(). 什么是pythonic方式？

我正在尝试将预测的缺失值插入原始 df （当然是缺失值的列）。我怎么能这样做？

预测的缺失值基本上存储在一个列表/系列中，其长度是原始df中缺失值的数量。我认为列表中的顺序与缺失值出现在 df 中的顺序相匹配，因为我在缺失的系列中使用 nonull() 将 test_set 从 df 中拆分出来。

我一直在尝试pd.Series.fillna，但这只允许替换一个值。

I'm trying to replace nulls in few columns of pandas dataframe by fillna.

The nulls don't seem to be replaced completely as df.isnull().sum() still returns non-zero values for columns A,B,C and D.

I have also tried the following, it doesn't seem to make a difference.

Following is my Sample data which contains NAN

我从库存管理系统中检索了几个项目的库存变动：

为了进行正确的分析，我创建了一个连续的日期序列

现在，我需要为每个项目填写库存列中的 nan 值groupby(itemid)。我可以对每个组使用 ffill 来填充第三行的值，但需要根据（第一个非 nan 股票值）-（该索引处的余额值）的函数来填充每个组。

例如，索引 0 的 bfill 应该是（索引 2 处的股票级别）-（索引 2 处的余额）。

也就是说，我要找的结果是

如何根据第一个非 nan 值索引处的函数回填每个项目组？

鉴于我有一个熊猫系列，如果所有值都是 NaN 或者所有值都是零或 NaN，我想用零填充 NaN。

例如，我想用零填充以下系列中的 NaN。

但是，我不想填写以下系列：

我正在查看文档，似乎我可以使用 pandas.Series.value_counts 来确保值只有 0 和 NaN，然后​​只需调用 fillna(0)。换句话说，我正在寻找是否设置（s .unique().astype(str)).issubset(['0.0','nan']), THEN fillna(0)，否则不要。

考虑到 pandas 的强大功能，似乎有更好的方法来做到这一点。有没有人有任何建议可以干净有效地做到这一点？

潜在的解决方案感谢 cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ