python - 如何在 pandas 的 fillna 中使用 math.sin()

Question

我尝试在 fillna 中使用 math.sin() 函数，但失败了:

data['Sensor #1'].fillna(math.sin(data["Sample #"] * parameter), inplace = True)

有什么办法可以解决这个问题吗？

错误消息如下:

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-145-9199336c2860> in <module>()
     11 
     12 
---> 13 data['Sensor #1'].fillna(math.sin(data["Sample #"] * parameter), inplace = True)
     14 data['Sensor #2'].fillna(lambda r: r["Sample #"]**-parameter, inplace = True)
     15 # drop the row that has empty value(s) because we want to find anomalies

/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/series.py in wrapper(self)
    115             return converter(self.iloc[0])
    116         raise TypeError("cannot convert the series to "
--> 117                         "{0}".format(str(converter)))
    118 
    119     return wrapper

TypeError: cannot convert the series to <class 'float'>

Answer 1

您正在使用需要标量输入的函数。 math.sin 期望单个值，即:

>>> math.sin(1)
0.8414709848078965

您需要一个向量化函数来查找系列中每个值的正弦，在本例中由 numpy 库提供:

>>> s = pd.Series([1,2,3])
>>> np.sin(s)

0    0.841471
1    0.909297
2    0.141120
dtype: float64

<小时/>

如果您没有安装numpy，您有两个选择:

• 运行pip install numpy
• 改用pd.np.sin

<小时/>

其余代码看起来不错，这是一个工作示例:

df = pd.DataFrame({'a': [1,2,3], 'b': [4,5,6], 'c': [np.nan, 0.84, np.nan]})

   a  b     c
0  1  4   NaN
1  2  5  0.84
2  3  6   NaN

df.assign(c=df.c.fillna(np.sin(df.a)*df.b))

   a  b         c
0  1  4  3.365884
1  2  5  0.840000
2  3  6  0.846720