Bagaimanakah Saya Boleh Menggantikan NaN dengan Cekap dalam Pandas DataFrame dengan Nilai dari Atas Tanpa Gelung?

Penggantian NaN Tanpa Gelung dalam Pandas DataFrames

Situasi tertentu memerlukan manipulasi nilai DataFrame yang mengandungi NaN. Untuk menyelaraskan proses ini, pertimbangkan senario: DataFrame dengan NaN yang perlu digantikan dengan nilai bukan NaN daripada lajur yang sama di atasnya.

Penyelesaian yang cekap terletak pada kaedah fillna panda. Dengan menentukan parameter kaedah sebagai 'isi' (isi hadapan), NaN digantikan dengan pemerhatian sah terdekat dalam lajur yang sepadan:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, None, None], [None, None, 9]])
df.fillna(method='ffill')

Kaedah ini beroperasi dengan "menyebarkan pemerhatian sah terakhir ke hadapan ke seterusnya sah." Ini amat berguna apabila mengekalkan integriti data temporal atau kitaran.

Untuk mencapai kesan sebaliknya, kaedah 'bfill' (isi belakang) boleh digunakan. Untuk pengubahsuaian inplace DataFrame, gunakan argumen inplace=True:

df.fillna(method='ffill', inplace=True)

Ingat, baris pertama selalunya berfungsi sebagai garis dasar tanpa NaN. Dengan menggunakan pendekatan ini, proses penggantian NaN menjadi cekap dan bebas gelung.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Menggantikan NaN dengan Cekap dalam Pandas DataFrame dengan Nilai dari Atas Tanpa Gelung?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!