2024-04-18 04:07:14 发布
网友
我想知道如何在一周中的同一时间和同一天用其他数据帧的平均值替换数据帧的nan。你知道吗
例如,我有几个从星期三晚上11点到星期四上午10点的南。月份不重要,只有小时和工作日。 我所做的是创建另一个数据帧调用:
数据分组=数据框groupby([“工作日”,“小时]).mean()
既然我有了这个数据帧,我如何将它与df.isnull()? 你知道吗
有没有更直接的方法?你知道吗
提前谢谢。你知道吗
这是我对你问题的理解。你知道吗
sample = {'Activa': {0: np.nan, 1: 328.76750000000004}, 'Aparente': {0: np.nan, 1: 332.28750000000002}, 'Building': {0: 'Quimica', 1: 'Quimica'}, 'Hour': {0: 13, 1: 14}, 'Month': {0: 'Jun', 1: 'Jun'}, 'Month_num': {0: 6, 1: 6}, 'Reactiva': {0: -70.599999999999994, 1: -46.682500000000005}, 'Timestamp': {0: pd.to_datetime('2012-06-01 13:00:00'), 1: pd.to_datetime('2012-06-01 14:00:00')}, 'Week': {0: 22, 1: 22}, 'Weekday': {0: 'Fri', 1: 'Fri'}, 'Weekday_num': {0: 4, 1: 4}, 'Year': {0: 2012, 1: 2012}} # There is a nan value in the activa column df = DataFrame(sample) # Performing the groupby as you do df_grouped = df.groupby(['Week','Weekday']).mean() # Setting the same index on the original DataFrame df = df.set_index(['Week','Weekday']) # Filling nan values with the mean df = df.fillna(df_grouped) df # The result Activa Aparente Building Hour Month Month_num Reactiva \ Week Weekday 22 Fri 328.7675 332.2875 Quimica 13 Jun 6 -70.6000 Fri 328.7675 332.2875 Quimica 14 Jun 6 -46.6825 Timestamp Weekday_num Week Weekday 22 Fri 2012-06-01 13:00:00 4 Fri 2012-06-01 14:00:00 4
这是我对你问题的理解。你知道吗
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