pandas中如何对指定列做fillna

Posted 2023-05-05

我在python中使用pandas模块返回了一个dataframe，其中有列是NA,分别是‘code’列和‘date’列，我想对这两列分别fillna成code与date，请问怎么代码。在网上查的资料都是 dataframe().fillna(), 没有两列分别替换成不同值的例子。

dataframe.fillna('code':'code', 'date':'date')，第一个code和date分别表示列，后面的表示在该列填充的内容 参考技术A df.fillna（2:0.5,3:1）表示列标签为2的这列中的NA用0.5填充，列标签为3的这列中的NA用1填充。 参考技术B dataframe()['code'].fillna('code')
dataframe()['date'].fillna('date')
请看《利用Python进行数据分析》。

pandas.DataFrame.fillna - TypeError：只有整数标量数组可以转换为标量索引

【中文标题】pandas.DataFrame.fillna - TypeError：只有整数标量数组可以转换为标量索引

【英文标题】：pandas.DataFrame.fillna - TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index

【发布时间】：2021-01-27 21:36:03

【问题描述】：

我正在尝试从熊猫官方文档中执行this。 pandas.DataFrame.fillna 所以基本上用 1 的值填充 df 数据框的“myc”列中的 NaN 值。

数据数据框

df
   myc    B   C  D
0  NaN  2.0 NaN  0
1  0.2  4.0 NaN  1
2  NaN  NaN NaN  5
3  NaN  3.0 NaN  4

代码 1

values = 'myc': 1
df.fillna(value=values)

结果目标 1

    myc B   C   D
0   1.0 2.0 NaN 0
1   0.2 4.0 NaN 1
2   1.0 NaN NaN 5
3   1.0 3.0 NaN 4

错误消息 1

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-21-6a9e5a691bca> in <module>
      1 values = 'myc': 1
----> 2 df.fillna(value=values)

~/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/frame.py in fillna(self, value, method, axis, inplace, limit, downcast)
   4315         downcast=None,
   4316     ) -> Optional["DataFrame"]:
-> 4317         return super().fillna(
   4318             value=value,
   4319             method=method,

~/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/generic.py in fillna(self, value, method, axis, inplace, limit, downcast)
   6071                     if k not in result:
   6072                         continue
-> 6073                     obj = result[k]
   6074                     obj.fillna(v, limit=limit, inplace=True, downcast=downcast)
   6075                 return result if not inplace else None

~/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/frame.py in __getitem__(self, key)
   2876                 if self.columns.nlevels > 1:
   2877                     return self._getitem_multilevel(key)
-> 2878                 return self._get_item_cache(key)
   2879 
   2880         # Do we have a slicer (on rows)?

~/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/generic.py in _get_item_cache(self, item)
   3539 
   3540             loc = self.columns.get_loc(item)
-> 3541             values = self._mgr.iget(loc)
   3542             res = self._box_col_values(values, loc)
   3543 

~/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/internals/managers.py in iget(self, i)
    986         Return the data as a SingleBlockManager.
    987         """
--> 988         block = self.blocks[self.blknos[i]]
    989         values = block.iget(self.blklocs[i])
    990 

TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index

CODE 2 我后来也尝试列出 any_feature 列的独特功能 df['any_feature'].unique()

错误 2

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-39-934988075beb> in <module>
----> 1 df['any_feature'].unique()

~/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/frame.py in __getitem__(self, key)
   2876                 if self.columns.nlevels > 1:
   2877                     return self._getitem_multilevel(key)
-> 2878                 return self._get_item_cache(key)
   2879 
   2880         # Do we have a slicer (on rows)?

~/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/generic.py in _get_item_cache(self, item)
   3539 
   3540             loc = self.columns.get_loc(item)
-> 3541             values = self._mgr.iget(loc)
   3542             res = self._box_col_values(values, loc)
   3543 

~/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/internals/managers.py in iget(self, i)
    986         Return the data as a SingleBlockManager.
    987         """
--> 988         block = self.blocks[self.blknos[i]]
    989         values = block.iget(self.blklocs[i])
    990 

TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index

尝试过的解决方案

不是字典 - Pandas: Getting "TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index" while trying to merge data frames 不是字典 - Only integer scalar arrays can be converted to a scalar index how to resolve 未回答 - How to resolve Python TypeError: "only integer scalar arrays can be converted to a scalar index" 不是字典 - TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index with 1D numpy indices array 不是字典 - numpy array TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index 不是字典 - TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index when use Pandas Fillna 我不想转换它 - How to convert index of a pandas dataframe into a column? 我尝试运行以下代码来测试该对象是否为数据框，并且它说是真的，所以它是 - https://***.com/a/14809149/10270590 输入

   isinstance(df, pd.DataFrame)

输出 True

【问题讨论】：

你的熊猫版是什么？你的代码在我这边运行良好

我用 pandas 1.1.1 和 1.1.3 都检查过，pandas 没有问题。我认为您的 DF 某处有问题。也许是 numpy 版本？

你能分享更多代码行吗？还是数据集？

你能在某处分享你好 .csv 吗？如果它在另一台计算机上工作，问题将是您安装的一些软件包。

df['myc'] = df['myc'].fillna(1) 怎么样？

【参考方案1】：

您的代码中发生了一些奇怪的事情，因为：

NaN 的替换应该

仅

在 myc 列中发生， 但您的结果也包含替换值，例如在 C column 和 NaN 被替换为 2。

只运行以下代码（与您的代码分开）：

import pandas as pd
import io

txt = '''myc,B,C,D
NaN,2.0,NaN,0
3.0,4.0,NaN,1
NaN,NaN,NaN,5
NaN,3.0,NaN,4'''

df = pd.read_csv(io.StringIO(txt))
result = df.fillna(value='myc': 1)

结果应该是：

   myc    B   C  D
0  1.0  2.0 NaN  0
1  3.0  4.0 NaN  1
2  1.0  NaN NaN  5
3  1.0  3.0 NaN  4

如果你得到相同的结果，那么显然有 您的代码有问题，但在其他地方 （在您提供的那段代码之外）。

另一个需要改变的细节是 values 是一个属性 Pandas，你不应该使用同名的变量。

【讨论】：

我已经更正了，对不起，我在这里输入了我的 DF，所以我随机把值放在那里。

【参考方案2】：

简单的解决方案

将数据帧导出到 csv： df.to_csv(r'somefilename.csv', index=False) 将 saem 数据加载回 DataFrame： df1 = pd.read_csv("r'somefilename.csv")