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Python Pandas –null以外の値を転送します


方法」を使用します ” fillnaのパラメータ () 方法。フォワードフィルには、値「 ffill」を使用します ’を以下に示すように-

fillna(method='ffill')

以下が、いくつかのNaN値を使用してMicrosoftExcelで開いたCSVファイルであるとしましょう-

Python Pandas –null以外の値を転送します

まず、必要なライブラリをインポートします-

import pandas as pd

CSVファイルからPandasDataFrameにデータをロードする-

dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesData.csv")

以下は完全なコードです-

import pandas as pd

# Load data from a CSV file into a Pandas DataFrame
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesData.csv")
print("DataFrame...\n",dataFrame)

# propagate non null values forward
res = dataFrame.fillna(method='ffill')
print("\nDataFrame after forward fill...\n",res)

出力

これにより、次の出力が生成されます-

DataFrame...
       Car   Reg_Price   Units
0      BMW        2500   100.0
1    Lexus        3500     NaN
2     Audi        2500   120.0
3   Jaguar        2000     NaN
4  Mustang        2500   110.0

DataFrame after forward fill...
       Car   Reg_Price   Units
0      BMW        2500   100.0
1    Lexus        3500   100.0
2     Audi        2500   120.0
3   Jaguar        2000   120.0
4  Mustang        2500   110.0

  1. PythonPandas-補間法を使用してNaN値を入力します

    Interpolate()メソッドを使用して、NaN値を入力します。以下が、いくつかのNaN値を使用してMicrosoftExcelで開いたCSVファイルであるとしましょう- CSVファイルからPandasDataFrameにデータをロードする- dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesData.csv") NaN値をinterpolate()-で埋めます dataFrame.interpolate() 例 以下はコードです- import pandas as pd # Load dat

  2. Python Pandas –null以外の値を逆方向に伝播する

    「方法」を使用します ” fillnaのパラメータ () 方法。後方塗りつぶしには、値「bfill」を使用します 以下に示すように- fillna(method='bfill') 以下が、いくつかのNaN値を使用してMicrosoftExcelで開いたCSVファイルであるとしましょう- まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd CSVファイルからPandasDataFrameにデータをロードする- dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesD