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熊猫:使用“DataFrame.fillna”填充“DataFrame.add”缺少的值?

dataframe pandas python

blue_note · 技术社区 · 6 年前

这个 DataFrame.add(fill_value=my_value) 方法允许您添加到数据帧,并选择价值 my_value 用于替换缺少的值。

DataFrame.fillna

有没有办法用像 数据框.fillna DataFrame.add ,而不是单个值??

import pandas as pd
A = pd.Series(data=[1,2,3], index=['a', 'b', 'c'])
B = pd.Series(data=[1,2,3], index=['b', 'c', 'd'])
frame = pd.DataFrame({'a': A, 'b': B})
frame = frame.fillna(method='pad') # pad trailing missing values with last valid ones, column-wise
frame = frame.fillna(value=0) # pad (remaining) leading values with zeros
result = frame.sum(axis=1)

但是使用 A.add(B, unknown_params) . 如果那不可用,有没有其他方法比我现在做的更有效??

1 回复 | 直到 6 年前

jpp 6 年前

一个通用的,魔术的方法来执行你所有的操作并不存在。您可以创建一个函数,利用方法链接和 pd.DataFrame.pipe 要使代码更清晰:

def fill_sum(df):
    return df.fillna(method='pad').fillna(0).sum(1)

frame = pd.DataFrame({'a': A, 'b': B})

frame = frame.pipe(fill_sum)

print(frame)

a    1.0
b    3.0
c    5.0
d    6.0
dtype: float64

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