代码之家 › 专栏 › 技术社区 › Jaffer Wilson Dilip kumar

在行中填充dataframe中的None值

dataframe csv pandas python-3.x python

Jaffer Wilson Dilip kumar · 技术社区 · 6 年前

数据如下:

    o   h   l   c
Time                
2018-10-12 09:35:00 1.15868 1.15890 1.15868 1.15884
2018-10-12 09:36:00 1.15887 1.15889 1.15869 1.15869
2018-10-12 09:37:00 1.15869 1.15890 1.15869 1.15883
2018-10-12 09:38:00 1.15883 1.15894 1.15881 1.15888
2018-10-12 09:39:00 1.15888 1.15903 1.15887 1.15894

Nan 值只剩下一个。因此,上述数据帧的最终输出必须如下所示:

    o   h   l   c
Time                
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
2018-10-12 09:39:00 1.15888 1.15903 1.15887 1.15894

我尝试了以下操作,但在尝试时出错:

df.fillna(inplace=True,value=None)

ValueError: must specify a fill method or value

好心的,让我知道我能做什么。

1 回复 | 直到 6 年前

jezrael 6 年前

使用 iloc :

df.iloc[:-1] = np.nan
print (df)
                           o        h        l        c
Time                                                   
2018-10-12 09:35:00      NaN      NaN      NaN      NaN
2018-10-12 09:36:00      NaN      NaN      NaN      NaN
2018-10-12 09:37:00      NaN      NaN      NaN      NaN
2018-10-12 09:38:00      NaN      NaN      NaN      NaN
2018-10-12 09:39:00  1.15888  1.15903  1.15887  1.15894

对于索引中缺少的值:

df = df.set_index(np.append([np.nan] * (len(df)-1), df.index[-1])).rename_axis(df.index.name)
print (df)
                           o        h        l        c
Time                                                   
NaT                      NaN      NaN      NaN      NaN
NaT                      NaN      NaN      NaN      NaN
NaT                      NaN      NaN      NaN      NaN
NaT                      NaN      NaN      NaN      NaN
2018-10-12 09:39:00  1.15888  1.15903  1.15887  1.15894

df1 = pd.DataFrame(index=df.index, columns=df.columns, data=df.iloc[[-1]])

print (df1)
                           o        h        l        c
Time                                                   
2018-10-12 09:35:00      NaN      NaN      NaN      NaN
2018-10-12 09:36:00      NaN      NaN      NaN      NaN
2018-10-12 09:37:00      NaN      NaN      NaN      NaN
2018-10-12 09:38:00      NaN      NaN      NaN      NaN
2018-10-12 09:39:00  1.15888  1.15903  1.15887  1.15894

df1 = pd.DataFrame(index=np.append([np.nan] * (len(df)-1), df.index[-1]), 
                   columns=df.columns, 
                   data=df.iloc[[-1]]).rename_axis(df.index.name)

print (df1)
                           o        h        l        c
Time                                                   
NaT                      NaN      NaN      NaN      NaN
NaT                      NaN      NaN      NaN      NaN
NaT                      NaN      NaN      NaN      NaN
NaT                      NaN      NaN      NaN      NaN
2018-10-12 09:39:00  1.15888  1.15903  1.15887  1.15894