Как заполнить пустые значения в pandas
Перейти к содержимому

Как заполнить пустые значения в pandas

  • автор:

Как заполнить пустые значение DataFrame по примеру?

Нужно заполнить пропуски в столбце ID, но ID должен быть взят именно по последней дате у каждой точки, т.е. если смотреть на пример, то у точки А должен быть ID 2, а у точки B — 4. Вопрос, как можно это сделать с помощью pandas?

Отслеживать

задан 25 ноя 2021 в 11:22

5 1 1 серебряный знак 4 4 бронзовых знака

1 ответ 1

Сортировка: Сброс на вариант по умолчанию

df["ID"] = df["ID"].fillna(df.groupby("Название")["ID"].transform("last")) 
In [273]: df Out[273]: Название ID Дата 0 Точка А 1.0 1.11 1 Точка А 2.0 2.11 2 Точка А 2.0 2.11 3 Точка B 4.0 2.11 4 Точка B 3.0 1.11 5 Точка B 4.0 2.11 

Отслеживать

ответ дан 25 ноя 2021 в 11:30

MaxU — stand with Ukraine MaxU — stand with Ukraine

149k 12 12 золотых знаков 59 59 серебряных знаков 133 133 бронзовых знака

�� Как заполнить пропуски в Pandas: простые и эффективные способы

Чтобы заполнить пропуски в данных с помощью библиотеки pandas, вы можете использовать метод fillna(). Этот метод позволяет указать значения, которыми нужно заполнить пропуски во всем DataFrame или только в определенном столбце. Вот простой пример:

 import pandas as pd # Создаем DataFrame с пропусками data = df = pd.DataFrame(data) # Заполняем пропуски значением 0 df_filled = df.fillna(0) print(df_filled) 

В этом примере мы создаем DataFrame с пропусками в столбцах ‘A’, ‘B’ и ‘C’. Затем мы используем метод fillna(0), чтобы заполнить все пропуски значением 0. Результат будет следующим:

 A B C 0 1.0 0.0 0.0 1 2.0 2.0 2.0 2 0.0 3.0 0.0 3 4.0 4.0 4.0 4 5.0 0.0 5.0 

Таким образом, все пропуски были заполнены значением 0. Вы можете использовать любое другое значение вместо 0, в зависимости от ваших потребностей.

Детальный ответ

Как заполнить пропуски в Pandas

Одной из задач, с которыми мы сталкиваемся при анализе данных, является работа с пропущенными значениями. В Pandas, библиотеке для работы с данными в Python, существует несколько способов заполнения пропусков, которые мы рассмотрим в этой статье.

Метод fillna()

Метод fillna() позволяет заменить отсутствующие значения в столбце или во всем DataFrame на заданное значение. Например, если у нас есть DataFrame, содержащий столбец ‘Возраст’ с пропущенными значениями, мы можем заполнить их средним значением возраста:

 import pandas as pd data = df = pd.DataFrame(data) df['Возраст'].fillna(df['Возраст'].mean(), inplace=True) 

В результате выполнения этого кода пропущенное значение в столбце ‘Возраст’ будет заменено на среднее значение возраста всех людей в DataFrame.

Метод fillna() с параметром method

Метод fillna() также имеет параметр method , который позволяет заполнить пропуски с использованием значений из предыдущей или следующей строки. Например, если у нас есть DataFrame, где пропуски в столбце ‘Город’ могут быть заполнены предыдущим значением:

 data = df = pd.DataFrame(data) df['Город'].fillna(method='ffill', inplace=True) 

В результате выполнения этого кода пропущенные значения в столбце ‘Город’ будут заполнены значениями из предыдущих строк, если они есть. Это может быть полезно, когда значения в столбце не меняются часто и можно предположить, что пропущенные значения должны быть такими же, как и предыдущие значения.

Метод interpolate()

Метод interpolate() позволяет заполнить пропущенные значения, используя интерполяцию. Это означает, что пропущенные значения будут заполнены значениями, которые находятся между соседними значениями. Например:

 data = df = pd.DataFrame(data) df['Год'].interpolate(inplace=True) df['Температура'].interpolate(inplace=True) 

В результате выполнения этого кода пропущенные значения в столбцах ‘Год’ и ‘Температура’ будут заполнены значениями, которые представляют собой линейную интерполяцию между соседними значениями.

Метод bfill()

Метод bfill() позволяет заполнить пропущенные значения, используя значения из следующей строки. Например, если у нас есть DataFrame, где пропуски в столбце ‘Цена’ могут быть заполнены значениями из следующих строк:

 data = df = pd.DataFrame(data) df['Цена'].bfill(inplace=True) 

В результате выполнения этого кода пропущенные значения в столбце ‘Цена’ будут заполнены значениями из следующих строк, если они есть.

Метод dropna()

Метод dropna() позволяет удалить строки или столбцы, содержащие пропущенные значения. Если у нас есть DataFrame, и мы хотим удалить все строки, содержащие пропущенные значения, мы можем использовать следующий код:

 df.dropna(inplace=True) 

В результате выполнения этого кода будут удалены все строки, содержащие хотя бы одно пропущенное значение.

Вывод

В этой статье мы рассмотрели несколько способов заполнения пропущенных значений в Pandas. Мы изучили методы fillna() для замены пропущенных значений на заданные значения, interpolate() для заполнения пропусков с использованием интерполяции, bfill() для заполнения пропусков значениями из следующих строк и dropna() для удаления строк или столбцов с пропущенными значениями. Управление пропущенными значениями является важной частью работы с данными, и знание этих методов в Pandas поможет вам эффективно анализировать и представлять данные.

��Как заполнить пустые строки в pandas? Используйте эти простые шаги!��

Чтобы заполнить пустые строки в Pandas, вы можете использовать метод fillna(). Этот метод позволяет заменить все пропущенные значения в DataFrame указанным значением.

import pandas as pd # Создаем DataFrame с пустыми значениями data = df = pd.DataFrame(data) # Заполняем пустые значения строк указанным значением df_filled = df.fillna('заполнить') print(df_filled)

В приведенном примере, все пропущенные значения в столбцах ‘A’ и ‘B’ будут заменены строкой ‘заполнить’.

Детальный ответ

Как заполнить пустые строки в pandas

При работе с данными в библиотеке pandas, часто возникает необходимость заполнять пустые строки в таблице. В данной статье мы рассмотрим несколько способов, которые помогут вам выполнить такую операцию.

1. Заполнение пустых значений определенным значением

Простейший способ заполнить пустые строки в pandas — это заполнить их определенным значением. Для этого можно воспользоваться методом fillna() . Ниже приведен пример, демонстрирующий этот подход:

 import pandas as pd # Создаем DataFrame с пустыми значениями df = pd.DataFrame() # Заполняем пустые значения в столбце 'A' значением 0 df['A'].fillna(0, inplace=True) # Заполняем пустые значения в столбце 'B' значением 999 df['B'].fillna(999, inplace=True) print(df) 

В результате выполнения кода мы получим следующую таблицу:

A B 0 1 999 1 2 6 2 0 999 3 4 999 4 0 10

Как видно из примера, все пустые значения в столбце ‘A’ были заполнены значением 0, а в столбце ‘B’ — значением 999.

2. Заполнение пустых значений на основе других значений

Иногда бывает полезно заполнять пустые строки на основе других значений в таблице. Для этого можно воспользоваться методом fillna() в сочетании с методом mean() , median() , mode() или другими методами агрегации. Ниже приведен пример, иллюстрирующий данный подход:

 import pandas as pd # Создаем DataFrame с пустыми значениями df = pd.DataFrame() # Заполняем пустые значения в столбце 'A' средним значением df['A'].fillna(df['A'].mean(), inplace=True) # Заполняем пустые значения в столбце 'B' медианой df['B'].fillna(df['B'].median(), inplace=True) print(df) 

В результате выполнения кода мы получим следующую таблицу:

A B 0 1 8.0 1 2 6.0 2 2 8.0 3 4 8.0 4 2 10.0

Как видно из примера, пустые значения в столбце ‘A’ были заполнены средним значением, а пустые значения в столбце ‘B’ — медианой.

3. Заполнение пустых значений по направлению

В pandas также есть возможность заполнять пустые строки в некотором направлении. Для этого используется метод fillna() в сочетании с параметром method . Ниже приведен пример, иллюстрирующий этот подход:

 import pandas as pd # Создаем DataFrame с пустыми значениями df = pd.DataFrame() # Заполняем пустые значения в столбце 'A' значениями из предыдущих строк df['A'].fillna(method='ffill', inplace=True) # Заполняем пустые значения в столбце 'B' значениями из следующих строк df['B'].fillna(method='bfill', inplace=True) print(df) 

В результате выполнения кода мы получим следующую таблицу:

A B 0 NaN 6.0 1 NaN 6.0 2 3.0 6.0 3 4.0 10.0 4 5.0 10.0

Как видно из примера, пустые значения в столбце ‘A’ были заполнены значениями из предыдущих строк, а пустые значения в столбце ‘B’ — значениями из следующих строк.

4. Заполнение пустых значений с учетом группировки

Еще один полезный метод в pandas для заполнения пустых строк — это заполнение с учетом группировки. Для этого можно использовать методы groupby() и transform() . Рассмотрим пример:

 import pandas as pd # Создаем DataFrame с пустыми значениями df = pd.DataFrame() # Группируем данные по столбцу 'A' и заполняем пустые значения в столбце 'B' медианой по группам df['B'] = df.groupby('A')['B'].transform(lambda x: x.fillna(x.median())) print(df) 

В результате выполнения кода мы получим следующую таблицу:

A B 0 group1 1.0 1 group1 2.0 2 group2 3.0 3 group2 4.0 4 None 5.0

Как видно из примера, пустые значения в столбце ‘B’ были заполнены медианой по соответствующей группе в столбце ‘A’.

Заключение

Заполнение пустых строк в pandas — это важная операция при работе с данными. В данной статье мы рассмотрели несколько способов, которые помогут вам заполнить пустые значения в таблице. Независимо от выбранного метода, важно помнить, что правильное заполнение пустых значений позволит вам правильно использовать и анализировать данные.

Заполнение пустых ячеек pandas?

Никак что-то не соображу. Как с помощью pandas заполнить пустые ячейки значениями вышестоящих ячеек?
То есть Петр и Василий должны быть строителями, а Роман — пекарем.

df = pd.DataFrame([[1,'Иван', 'Строитель'], [2,'Петр', None], [3,'Василий', None], [4,'Александр', 'Пекарь'], [5,'Роман', None], [6,'Николай', 'Кондитер']], columns=['id','name', 'occupation'])
  • Вопрос задан более двух лет назад
  • 2711 просмотров

Комментировать

Решения вопроса 1

Михаил Кростелев @twistfire92

Python backend developer

df['occupation'] = df['occupation'].fillna(method='ffill')

Ответ написан более двух лет назад

Комментировать

Нравится Комментировать

Ответы на вопрос 0

Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

python

  • Python
  • +1 ещё

Как сделать чтобы я получил информацию о сервере CS2?

  • 1 подписчик
  • 6 минут назад
  • 3 просмотра

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *