Python Pandaları, bir sütundaki NaN'yi ikinci sütunun karşılık gelen satırındaki değerle değiştirir


97

Python'da bu Pandas DataFrame ile çalışıyorum.

File    heat    Farheit Temp_Rating
   1    YesQ         75         N/A
   1    NoR         115         N/A
   1    YesA         63         N/A
   1    NoT          83          41
   1    NoY         100          80
   1    YesZ         56          12
   2    YesQ        111         N/A
   2    NoR          60         N/A
   2    YesA         19         N/A
   2    NoT         106          77
   2    NoY          45          21
   2    YesZ         40          54
   3    YesQ         84         N/A
   3    NoR          67         N/A
   3    YesA         94         N/A
   3    NoT          68          39
   3    NoY          63          46
   3    YesZ         34          81

Temp_RatingSütundaki tüm NaN'leri sütundaki değerle değiştirmem gerekiyor Farheit.

İhtiyacım olan şey bu:

File        heat    Temp_Rating
   1        YesQ             75
   1         NoR            115
   1        YesA             63
   1        YesQ             41
   1         NoR             80
   1        YesA             12
   2        YesQ            111
   2         NoR             60
   2        YesA             19
   2         NoT             77
   2         NoY             21
   2        YesZ             54
   3        YesQ             84
   3         NoR             67
   3        YesA             94
   3         NoT             39
   3         NoY             46
   3        YesZ             81

Bir Boole seçimi yaparsam, bir seferde bu sütunlardan yalnızca birini seçebilirim. Sorun şu ki, daha sonra onlara katılmaya çalışırsam, doğru sırayı korurken bunu yapamam.

Yalnızca s Temp_Ratingiçeren satırları nasıl bulabilirim NaNve bunları Farheitsütunun aynı satırındaki değerle nasıl değiştirebilirim ?

Yanıtlar:


156

DataFrame'inizin içinde olduğunu varsayarsak df:

df.Temp_Rating.fillna(df.Farheit, inplace=True)
del df['Farheit']
df.columns = 'File heat Observations'.split()

Önce herhangi bir NaNdeğeri karşılık gelen değerle değiştirin df.Farheit. 'Farheit'Sütunu silin . Ardından sütunları yeniden adlandırın. İşte sonuç DataFrame:

sonuçta elde edilen DataFrame


Her iki sütunun veri türü de nesne ise ve N / A yerine, bu satırdaki boş hücre ise bununla nasıl çalışılır?
ashish

Dikkate alınması gereken olası bir yaklaşım: Önce boş dizeyi NaN( buraya bakın ) ile değiştirebilir ve sonra bu yaklaşımı kullanabilirsiniz .
edesz

Cevap mükemmel. Panda sözdiziminde daha fazla kalmak istiyorsanız, sütunlarını silmenizi öneririm df.drop("Farheit", axis=1), ancak bu muhtemelen kişisel tercih
MichaelA

1
@MichaelA Anlaşması dropartık delPandalar ülkesinde tercih edildi . Yeni bir Pandalar kullanılıyorsa, df = df.drop(columns='Farheit')sayısal eksen numaralandırması önerilir .
Jonathan Eunice

35

Yukarıda belirtilen çözümler benim için işe yaramadı. Kullandığım yöntem şuydu:

df.loc[df['foo'].isnull(),'foo'] = df['bar']

3
Bir istisna mı yarattı yoksa işe yaramadı mı? İsnull () yerine isna () deneyin.
RufusVS

3

Bu sorunu çözmenin başka bir yolu,

import pandas as pd
import numpy as np

ts_df = pd.DataFrame([[1,"YesQ",75,],[1,"NoR",115,],[1,"NoT",63,13],[2,"YesT",43,71]],columns=['File','heat','Farheit','Temp'])


def fx(x):
    if np.isnan(x['Temp']):
        return x['Farheit']
    else:
        return x['Temp']
print(1,ts_df)
ts_df['Temp']=ts_df.apply(lambda x : fx(x),axis=1)

print(2,ts_df)

İadeler:

(1,    File  heat  Farheit  Temp                                                                                    
0     1  YesQ       75   NaN                                                                                        
1     1   NoR      115   NaN                                                                                        
2     1   NoT       63  13.0                                                                                        
3     2  YesT       43  71.0)                                                                                       
(2,    File  heat  Farheit   Temp                                                                                   
0     1  YesQ       75   75.0                                                                                       
1     1   NoR      115  115.0
2     1   NoT       63   13.0
3     2  YesT       43   71.0)
Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.