Pandas: बग: अमान के साथ फिलना लोक द्वारा कई कॉलम चयन के साथ काम नहीं करता है

को निर्मित 11 दिस॰ 2016 · 3टिप्पणियाँ · स्रोत: pandas-dev/pandas

यदि संभव हो तो कोड नमूना, एक कॉपी-पेस्ट करने योग्य उदाहरण

df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 4), columns=list('ABCD'))
df.iloc[1, 2:4] = np.nan
df.loc[:, ['C', 'D']].fillna(-1, inplace=True)
display(df)

आउटपुट:

A   B   C   D
0   1.387547    -1.299578   0.360015    1.290783
1   -0.395182   -0.112581   NaN NaN
2   -0.649372   -1.831869   -0.103746   0.533153

समस्या का विवरण

यह नैन -1 को संशोधित करने की उम्मीद है, लेकिन यह नहीं है ।

कृपया निम्नलिखित तुलनाएँ देखें।

तुलना (1)

इसके विपरीत, निम्नलिखित कोड अपेक्षा के अनुरूप व्यवहार करते हैं।
( एकमात्र अंतर इलोक या नियंत्रण रेखा द्वारा चयन है)

df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 4), columns=list('ABCD'))
df.iloc[1, 2:4] = np.nan
df.iloc[:, 2:4].fillna(-1, inplace=True)
display(df)

आउटपुट:

    A   B   C   D
0   -0.522821   -1.600520   -1.468871   0.715790
1   0.493071    0.722474    -1.000000   -1.000000
2   0.545852    -0.877946   0.993169    -0.582661

तुलना (2)

जब केवल एक कॉलम लोकेशन के साथ चुना जाता है, तो यह ठीक से व्यवहार करता है।

df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 4), columns=list('ABCD'))
df.iloc[1, 2:4] = np.nan
df.loc[:, 'C'].fillna(-1, inplace=True)
display(df)

आउटपुट:

A   B   C   D
0   -0.549106   0.261093    -1.278554   2.017178
1   -1.424498   0.439482    -1.000000   NaN
2   -1.281520   1.190736    0.356319    0.416363

पहले कोड नमूने की अपेक्षित आउटपुट

A   B   C   D
0   1.181106    1.101231    -0.198445   0.295238
1   -0.654265   -1.129840   -1.000000   -1.000000
2   -1.070404   0.096556    0.499020    -1.835347

`pd.show_versions()` का आउटपुट

यहां आउटपुट pd.show_versions () पेस्ट करें

स्थापित संस्करण

प्रतिबद्ध: कोई नहीं
अजगर: 3.5.2.final.0
पायथन-बिट्स: 64
ओएस: लिनक्स
OS- रिलीज़: 2.6.32-358.14.1.el6.x86_64
मशीन: x86_64
प्रोसेसर: x86_64
बाइटऑर्डर: थोड़ा
LC_ALL: कोई नहीं
लैंग: zh_TW.big5
LOCALE: zh_TW.big5

पांडा: 0.19.1
नाक: कोई नहीं
पाइप: 9.0.1
सेप्टुपूल: 27.2.0
साइथन: कोई नहीं
सुन्न: 1.11.2
scipy: 0.18.1
सांख्यिकीमॉडल: कोई नहीं
xarray: कोई नहीं
आईपीथॉन: 5.1.0
स्फिंक्स: कोई नहीं
patsy: कोई नहीं
दिनांक: 2.6.0
pytz: 2016.10
ब्लॉस्क: कोई नहीं
अड़चन: कोई नहीं
टेबल: 3.3.0
numexpr: 2.6.1
matplotlib: 1.5.3
openpyxl: कोई नहीं
xlrd: कोई नहीं
xlwt: कोई नहीं
xlsxwriter: कोई नहीं
lxml: कोई नहीं
bs4: कोई नहीं
html5lib: कोई नहीं
canplib2: कोई नहीं
उदासीन: कोई नहीं
शल्कलचेमी: कोई नहीं
pymysql: कोई नहीं
मानस 2: कोई नहीं
jinja2: 2.8
बोटो: कोई नहीं
pandas_datareader: कोई नहीं

Indexing Missing-data Usage Question

स्रोत

hiiwave

👍2

सबसे उपयोगी टिप्पणी

न केवल कई कॉलम, बल्कि एक कॉलम भी।
df.loc[df.id==123, 'num'].fillna(0, inplace=True)
काम मत करो,
परंतु
df.loc[df.id==123, 'num'] = 123
यह काम करता हैं

भविष्य में इसे अनुकूलित करने के लिए भरण समारोह को क्यों नहीं संपादित किया
यह एक बग की तरह लगता है।

shuiyuejihua 11 अक्तू॰ 2018

👍3

सभी 3 टिप्पणियाँ

आप एक प्रति भर रहे हैं। inplace का उपयोग करना एक प्रतिमान है। अधिकांश ऑपरेशन SettingWithCopyWarning दिखाएंगे, लेकिन इस मामले में यह आसानी से पता लगाने योग्य नहीं है।

उपयोग

In [11]: df[['C', 'D']] = df[['C', 'D']].fillna(-1)

In [12]: df
Out[12]: 
          A         B         C         D
0  0.236782  1.408896 -0.199882  0.803165
1 -1.763881  0.232414 -1.000000 -1.000000
2  0.878515 -0.394800  0.429696 -1.829569

jreback 11 दिस॰ 2016

👍3

इसे इस्तेमाल करे:
df.loc [:, ['C', 'D']] = df.loc [:, ['C', 'D']]। fillna (-1)
मुझे अपने कोड में .relplace के साथ समान कठिनाई हो रही थी। यह काम किया।

matheushrd 30 मार्च 2018

shuiyuejihua 11 अक्तू॰ 2018

👍3

क्या यह पृष्ठ उपयोगी था?

0 / 5 - 0 रेटिंग्स

Pandas: बग: अमान के साथ फिलना लोक द्वारा कई कॉलम चयन के साथ काम नहीं करता है

यदि संभव हो तो कोड नमूना, एक कॉपी-पेस्ट करने योग्य उदाहरण

समस्या का विवरण

तुलना (1)

तुलना (2)

पहले कोड नमूने की अपेक्षित आउटपुट

pd.show_versions() का आउटपुट

यहां आउटपुट pd.show_versions () पेस्ट करें

स्थापित संस्करण

सबसे उपयोगी टिप्पणी

सभी 3 टिप्पणियाँ

संबंधित मुद्दों

`pd.show_versions()` का आउटपुट