Pandas cookbook - Missing Data

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发布时间：2023-07-18 08:51:13 623

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# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,1), 
                  index=pd.date_range('2013-08-01', periods=6, freq='B'), # 'B'，即工作日
                  columns=list('A'))
df

Pandas cookbook - Missing Data_倒序

# 使用loc方式将第4行，第A列值改为np.nan
df.loc[df.index[3], 'A'] = np.nan
df

Pandas cookbook - Missing Data_缺失值_02

Pandas dataframe.ffill()函数用于填充 DataFrame 中的缺失值。
“填充”代表“向前填充”，并将向前传播最后一个有效观察值。

# 使用reindex和ffill函数，将DataFrame先反向排序，再向前填充空值
df.reindex(df.index[::-1]).ffill() # df.index[::-1] 将index倒序排列

Pandas cookbook - Missing Data_倒序_03

文章来源： https://blog.51cto.com/u_15923635/5971807

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