#python #pandas #missing-data
#python #pandas #отсутствует-данные
Вопрос:
Мой фрейм данных выглядит следующим образом:
date currency exchange_rate
222 1987-05-01 USD 1.0000
226 2019-11-01 AUD 1.4730
... ... ...
1455221 2019-10-01 AUD 1.4710
1455222 2019-11-01 AUD NaN
Для каждого NaN в столбце exchange_rate я хочу заполнить его значением с одинаковыми значениями в валюте и дате.
Итак, я хочу, чтобы это выглядело следующим образом:
date currency exchange_rate
222 1987-05-01 USD 1.0000
226 2019-11-01 AUD 1.4730
... ... ...
1455221 2019-10-01 AUD 1.4710
1455222 2019-11-01 AUD 1.4730
Спасибо
Ответ №1:
Вы можете получить первое не пропущенное значение для групп с помощью GroupBy.transform и GroupBy.first , а затем повторно использовать неправильные значения по ним:
s = df.groupby(['date', 'currency'])['exchange_rate'].transform('first')
df['exchange_rate'] = df['exchange_rate'].fillna(s)
Или:
df['exchange_rate'] = df['exchange_rate'].combine_first(s)
print (df)
date currency exchange_rate
222 1987-05-01 USD 1.000
226 2019-11-01 AUD 1.473
1455221 2019-10-01 AUD 1.471
1455222 2019-11-01 AUD 1.473
Проверьте, является ли первое значение для группы NaN :
print (df)
date currency exchange_rate
222 1987-05-01 USD 1.000
226 2019-11-01 AUD NaN
1455221 2019-10-01 AUD 1.471
1455222 2019-11-01 AUD 50.000
s = df.groupby(['date', 'currency'])['exchange_rate'].transform('first')
df['exchange_rate'] = df['exchange_rate'].fillna(s)
print (df)
date currency exchange_rate
222 1987-05-01 USD 1.000
226 2019-11-01 AUD 50.000
1455221 2019-10-01 AUD 1.471
1455222 2019-11-01 AUD 50.000
Комментарии:
1. что, если первое значение группы
nan?2. @deadshot — Затем, используя первое значение, отличное от NaN, протестировано.
3. @jezrael Вы имеете в виду своим комментарием, что если первое значение равно NaN, оно будет заполнено первым подходящим значением, отличным от NaN?
Ответ №2:
Попробуйте с
df['exchange_rate'] = df.groupby(['date', 'Currency'])['exchange_rate'].apply(lambda x : x.ffill().bfill())