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python - .reset_index 之后的 fillna() 用于创建 DataFrame

问题描述

我为某些用户提供了 3 个带有呼叫、消息和互联网数据的 dfs。我使用 groupby 来查找每个用户每月使用的呼叫数（或消息数，或 GB），然后用于.reset_index将 MultiIndexes 转换为 DataFrames。通过进一步分析，我注意到对于某些用户 id，存在 NaN 值，因为几个月来，一些活跃用户没有拨打任何电话、发送任何消息或使用任何数据。为了解决我尝试使用.fillna()但它不起作用的问题，所以当我为 total_calls 提取具有已知 NaN 值的特定 user_id 时，它会打印一个空数据帧。

我试过了：

calls_mins_per_month.fillna({'duration':0}, inplace=True)
calls_mins_per_month['duration'] = calls_mins_per_month['duration'].fillna(0)
calls_mins_per_month['duration'].fillna(0, inplace=True)

这是我为每个用户每月调用的 DataFrame 的代码：

#For each user, find the number of calls made and minutes used per month:
calls_mins_per_month = megaline_calls.groupby(['user_id', "call_month"]).agg({"call_id": len, "duration": "sum"})
calls_mins_per_month.rename(columns={'call_id':'total_calls'}, inplace=True)
calls_mins_per_month = calls_mins_per_month.reset_index()
#print(calls_mins_per_month['duration'].isna().count())
calls_mins_per_month.fillna({'duration':0}, inplace=True)

有人可以指出我做错了什么吗？

标签： pythonpandasdataframemissing-data

解决方案

您可以尝试一些操作：

使用 df.replace(' ','') 可能是一个空白空间，并且无法将 fillna() 识别为 'Nan' 值，或者检查 Nan 值是否实际上不是 'Nan' 字符串，如果是，则你可以做 df.replace('Nan', '')

希望你能解决它

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