python – pandas concat用NaN填充非对齐索引

内容导读

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内容图文

问题

我连接了两个int类型的系列,我得到的数据帧是float类型.发生这种情况是因为系列的索引没有对齐,当连接发生时,大熊猫填补了NaN的空白.但是,NaN被认为是一个浮点数,不幸的是,我将所有的int都转换为浮点数.

题

我的问题是,我怎样才能填补其他不会将我的注册转换为浮点数的空白？

MCV

import pandas as pd

s1 = pd.Series([1], index=['A'])
s2 = pd.Series([1], index=['B'])

print "s1 type: {} | s2 type: {}\n".format(s1.dtype, s2.dtype)

df = pd.concat([s1, s2], axis=1)
print df, "\n"
print df.dtypes

打印：

s1 type: int64 | s2 type: int64

     0    1
A  1.0  NaN
B  NaN  1.0 

0    float64
1    float64
dtype: object

解决方法:

首先,dtype转换是由于NaN不能用整数表示,所以选择float dtype.

其次,这将成为个人选择,当这种情况发生时该怎么做,这取决于你,没有正确的选择.

例如,我们可以使用任意值(如0或-1)来填充,然后我们可以使用astype(int)来回转类型：

In [21]:
df.fillna(0).astype(int)

Out[21]:
   0  1
A  1  0
B  0  1

但这可能不是您想要的,您可能决定使用dropna删除这些行,但这可能意味着您丢失了有价值的信息,如果您正在进行某种机器学习或其他分析,这些信息可能是至关重要的.

因此,您可能决定要将这些列/行设置为最小值/最大值/平均值或中值,但如果列值对其他列具有依赖性,则会产生严重后果,例如我们将所有缺失值设置为最小值/ max然后该值会使预测模型偏差,因为它会丢失entropy/information,因为如果您有大量缺失值,那么您的数据会偏向最小/最大.在这种情况下,我个人认为工作正常.

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – pandas concat用NaN填充非对齐索引全部内容，希望文章能够帮你解决python – pandas concat用NaN填充非对齐索引所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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