首页 > 解决方案 > 如何在python中用条件填充空值?

问题描述

我有一个数据框

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.nan, index=range(1,19), columns=['A','B','C','D','E','F','G','H'])

a = [1550, 41, 9.41, 22.6, 4.74, 3.2, 11.64, 2.23]
b = [1540, 43, 9.41, 22.3, 4.84, 3.12, 11.64, 2.23]
c = [1590, 39, 9.41, 23.7, 4.74, 3.0, 11.64, 2.23]
d = [1540, 41, 9.41, 22.5, 4.74, 3.2, 11.64, 2.23]
e = [1580, 32, 9.27, 22.8, 4.82, 2.7,  12.2, 2.50]
f = [1550, 30, 9.00,  20,  4.50,  2.5,  10,   2.00]

df.loc[[1,8,13,15,16,18],:] = [a,b,c,d,e,f]

看起来像这样

    A        B       C       D        E     F         G     H
1   1550.0  41.0    9.41    22.6    4.74    3.20    11.64   2.23
2   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
3   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
4   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
5   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
6   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
7   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
8   1540.0  43.0    9.41    22.3    4.84    3.12    11.64   2.23
9   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
10  NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
11  NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
12  NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
13  1590.0  39.0    9.41    23.7    4.74    3.00    11.64   2.23
14  NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
15  1540.0  41.0    9.41    22.5    4.74    3.20    11.64   2.23
16  1580.0  32.0    9.27    22.8    4.82    2.70    12.20   2.50
17  NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
18  1550.0  30.0    9.00    20.0    4.50    2.50    10.00   2.00

2,3,4,5,6,7中的空值应该用Average(1st row, 8th row)填充

9,10,11,12中的空值应该用Average(第8行和第13行)填充

第14行的空值应该用Average(第13行和第15行)填充

第17行的空值应该用Average(第16行和第18行)填充

我有一个包含 5000 行的数据框。我希望以这种方式填充空值。

标签: pythonpython-3.xpandaspython-2.7dataframe

解决方案


您可以尝试ffill+ bfill,然后取平均值

df = (df.ffill()+df.bfill())/2

推荐阅读