我想用相邻元素的平均值填充df的nan。考虑一个数据框:df=pd.DataFrame({'val':[1,np.nan,4,5,np.nan,10,1,2,5,np.nan,np.nan,9]})val01.01NaN24.035.04NaN510.061.072.085.09NaN10NaN119.0我想要的输出是:val01.012.524.035.047.5510.061.072.085.097.0我研究了其他解决方案，例如FillcellcontainingNaNwithaverageofvaluebeforeandafter，但在两个或多个连续np.nan的情况下这将不起作
在单元测试某些函数的上下文中，我正在尝试使用pythonpandas建立2个DataFrame的相等性:ipdb>expect122012-01-0100:00:00+00:00NaN32013-05-1412:00:00+00:003NaNipdb>dfidentifier12timestamp2012-01-0100:00:00+00:00NaN32013-05-1412:00:00+00:003NaNipdb>df[1][0]nanipdb>df[1][0],expect[1][0](nan,nan)ipdb>df[1][0]==expect[1][0]Falseipdb>df[
在单元测试某些函数的上下文中，我正在尝试使用pythonpandas建立2个DataFrame的相等性:ipdb>expect122012-01-0100:00:00+00:00NaN32013-05-1412:00:00+00:003NaNipdb>dfidentifier12timestamp2012-01-0100:00:00+00:00NaN32013-05-1412:00:00+00:003NaNipdb>df[1][0]nanipdb>df[1][0],expect[1][0](nan,nan)ipdb>df[1][0]==expect[1][0]Falseipdb>df[
如果我添加两列来创建第三列，则任何包含NaN(代表我的世界中缺少的数据)的列都会导致生成的输出列也为NaN。有没有办法在不将值显式设置为0的情况下跳过NaN(这会失去这些值“缺失”的概念)？In[42]:frame=pd.DataFrame({'a':[1,2,np.nan],'b':[3,np.nan,4]})In[44]:frame['c']=frame['a']+frame['b']In[45]:frameOut[45]:abc013412NaNNaN2NaN4NaN在上面，我希望c列是[4,2,4]。谢谢... 最佳答案 使
如果我添加两列来创建第三列，则任何包含NaN(代表我的世界中缺少的数据)的列都会导致生成的输出列也为NaN。有没有办法在不将值显式设置为0的情况下跳过NaN(这会失去这些值“缺失”的概念)？In[42]:frame=pd.DataFrame({'a':[1,2,np.nan],'b':[3,np.nan,4]})In[44]:frame['c']=frame['a']+frame['b']In[45]:frameOut[45]:abc013412NaNNaN2NaN4NaN在上面，我希望c列是[4,2,4]。谢谢... 最佳答案 使
我正在尝试使用以下代码填充缺失值(NAN)NAN_SUBSTITUTION_VALUE=1g=g.fillna(NAN_SUBSTITUTION_VALUE)但我收到以下错误ValueError:fillvaluemustbeincategories.有人能解释一下这个错误吗？ 最佳答案 您的问题忽略了g是什么的重点，尤其是它具有dtypecategorical。我认为它是这样的:g=pd.Series(["A","B","C",np.nan],dtype="category")您遇到的问题是fillna需要一个已经作为类别存在的值
我正在尝试使用以下代码填充缺失值(NAN)NAN_SUBSTITUTION_VALUE=1g=g.fillna(NAN_SUBSTITUTION_VALUE)但我收到以下错误ValueError:fillvaluemustbeincategories.有人能解释一下这个错误吗？ 最佳答案 您的问题忽略了g是什么的重点，尤其是它具有dtypecategorical。我认为它是这样的:g=pd.Series(["A","B","C",np.nan],dtype="category")您遇到的问题是fillna需要一个已经作为类别存在的值
我只想检查Pandas系列中的单个单元格是否为空，即检查值是否为NaN。所有其他答案都适用于系列和数组，但不适用于单值。我尝试过pandas.notnull、pandas.isnull、numpy.isnan。是否有仅针对单个值的解决方案？ 最佳答案 试试这个:importpandasaspdimportnumpyasnpfrompandasimport*>>>L=[4,nan,6]>>>df=Series(L)>>>df041NaN26>>>if(pd.isnull(df[1])):print"Found"Found>>>if(n
我只想检查Pandas系列中的单个单元格是否为空，即检查值是否为NaN。所有其他答案都适用于系列和数组，但不适用于单值。我尝试过pandas.notnull、pandas.isnull、numpy.isnan。是否有仅针对单个值的解决方案？ 最佳答案 试试这个:importpandasaspdimportnumpyasnpfrompandasimport*>>>L=[4,nan,6]>>>df=Series(L)>>>df041NaN26>>>if(pd.isnull(df[1])):print"Found"Found>>>if(n
虽然问题的第一部分(在标题中)之前已经回答过几次(即WhyisNaNnotequaltoNaN?)，但我不明白为什么第二部分会以它的方式工作(受此启发问题HowtoChecklistcontainingNaN)？即:>>nan==nanFalse>>nanin[nan]True考虑到@DSM的答案的问题的解释性附录。那么，为什么float("nan")的行为与nan不同？它不应该再次评估为简单的nan吗？为什么解释器会这样？>>x=float("nan")>>y=nan>>xnan>>ynan>>xisnan,xisfloat("nan"),yisnan(False,False,Tru
