这是一个重现我的问题的工作示例。首先生成一些随机数据以及我们将用于填充 nans 的数据:
#Generate some random data and data that will be used to fill the nans
data = np.random.random((100,6))
fill_data = np.vstack((np.ones(200), np.ones(200)*2, np.ones(200)*3,np.ones(200), np.ones(200)*2, np.ones(200)*3)).T
#Generate indices of nans that we will put in
nan_rows = np.random.randint(0,100,50)
nan_cols = np.random.randint(0,6,50)
nan_idx = np.vstack((nan_rows,nan_cols)).T
#Put in nan values
for r,c in nan_idx:
data[r,c] = np.nan
#Generate multiindex and datetimeindex for both the data and fill_data
multi = pd.MultiIndex.from_product([['A','B'],['one','two','three']])
idx1 = pd.DatetimeIndex(start='1990-01-01', periods=100, freq='d')
idx2 = pd.DatetimeIndex(start='1989-12-01', periods=200, freq='d')
#Construct dataframes
df1 = pd.DataFrame(data, idx1, multi)
df2 = pd.DataFrame(fill_data, idx2, multi)
#fill nans from df1 with df2
df1 = df1.fillna(df2, axis=1)
这是生成的帧的样子:
In [167]:
df1.head()
Out[167]:
A B
one two three one two three
1990-01-01 1.000000 0.341803 0.694128 0.382164 0.326956 0.506616
1990-01-02 0.439024 0.552746 0.538489 0.003906 0.968498 0.816289
1990-01-03 0.200252 0.838014 0.805633 0.008980 0.269189 0.016243
1990-01-04 0.735120 0.384871 0.579268 0.561657 0.630314 0.361932
1990-01-05 0.938185 0.335212 0.678310 2.000000 0.819046 0.482535
In [168]:
df2.head()
Out[168]:
A B
one two three one two three
1989-12-01 1 2 3 1 2 3
1989-12-02 1 2 3 1 2 3
1989-12-03 1 2 3 1 2 3
1989-12-04 1 2 3 1 2 3
1989-12-05 1 2 3 1 2 3
所以这里的关键是数据帧的长度不同但具有共同的标签，因为多索引列是相同的并且 df1 中的时间戳标签在 df2 中。
结果如下:
In [165]:
df1
Out[165]:
A B
one two three one two three
1990-01-01 1.000000 0.341803 0.694128 0.382164 0.326956 0.506616
1990-01-02 0.439024 0.552746 0.538489 0.003906 0.968498 0.816289
1990-01-03 0.200252 0.838014 0.805633 0.008980 0.269189 0.016243
1990-01-04 0.735120 0.384871 0.579268 0.561657 0.630314 0.361932
1990-01-05 0.938185 0.335212 0.678310 2.000000 0.819046 0.482535
1990-01-06 0.609736 0.164815 0.295003 0.784388 3.000000 3.000000
1990-01-07 1.000000 0.394105 0.430608 0.782029 0.327485 0.855130
1990-01-08 0.573780 0.525845 0.147302 0.091022 3.000000 3.000000
1990-01-09 0.591646 0.651251 0.649255 0.205926 3.000000 0.606428
1990-01-10 0.988085 0.524769 0.481834 0.486241 0.629223 0.575843
1990-01-11 1.000000 0.586813 0.592252 0.309429 0.877121 0.547193
1990-01-12 0.853000 0.097981 0.970053 0.519838 0.828266 0.618965
1990-01-13 0.579778 0.805140 0.050559 0.432795 0.036241 0.081218
1990-01-14 0.055462 1.000000 0.159151 0.538137 3.000000 0.296754
1990-01-15 0.848238 0.697454 0.519403 0.232734 0.612487 0.891230
1990-01-16 0.808238 0.182904 0.480846 0.052806 0.900373 0.860274
1990-01-17 0.890997 0.346767 0.265168 0.486746 0.983999 0.104035
1990-01-18 0.673155 0.248853 0.245246 2.000000 0.965884 0.295021
1990-01-19 0.074864 0.714846 2.000000 0.046031 0.105930 0.641538
1990-01-20 1.000000 0.486893 0.464024 0.499484 0.794107 0.868002
如果仔细观察，您会发现列 ('A','one') 和 ('A','two') 中的值等于 1，('A',' 中的值等于 2 three') 和 ('B','one') 以及在 ('B','two') 和 ('B','three') 中等于 3 的值。
预期输出将是“一”列中的值 1，“二”列中的值 2，等等。
我是不是做错了什么？对我来说，这似乎是某种错误。
最佳答案
这issue has been fixed在最新版本的 Pandas 中。
使用 0.15.0 版你将能够做到这一点:
import pandas as pd
import numpy as np
from numpy import nan
df = pd.DataFrame({'a': [nan, 1, 2, nan, nan],
'b': [1, 2, 3, nan, nan],
'c': [nan, 1, 2, 3, 4]},
index = list('VWXYZ'))
# a b c
# V NaN 1 NaN
# W 1 2 1
# X 2 3 2
# Y NaN NaN 3
# Z NaN NaN 4
# df2 may have different index and columns
df2 = pd.DataFrame({'a': [10, 20, 30, 40, 50],
'b': [50, 60, 70, 80, 90],
'c': list('ABCDE')},
index = list('VWXYZ'))
# a b c
# V 10 50 A
# W 20 60 B
# X 30 70 C
# Y 40 80 D
# Z 50 90 E
现在，将 DataFrame 传递给 fillna
result = df.fillna(df2)
产量
print(result)
# a b c
# V 10 1 A
# W 1 2 1
# X 2 3 2
# Y 40 80 3
# Z 50 90 4
关于python - Pandas:具有多索引的 fillna() 方法 - NaN 填充了错误的列，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/26002564/