Pandas: ERRO: fillna com inplace não funciona com seleção de múltiplas colunas por loc
Amostra de código, um exemplo copiável e colável, se possível
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)
Resultado:
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
Descrição do Problema
É esperado que modifique Nan para -1, mas NÃO .
Por favor, veja as comparações a seguir.
Comparação (1)
Ao contrário, os códigos a seguir se comportam conforme o esperado.
(A única diferença é a seleção por iloc ou por loc )
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)
Resultado:
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
Comparação (2)
Quando apenas uma coluna é selecionada com loc, ela se comporta corretamente.
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)
Resultado:
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
Saída esperada da primeira amostra de código
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
Resultado de pd.show_versions()
Cole a saída aqui pd.show_versions () aqui
VERSÕES INSTALADAS
commit: Nenhum
python: 3.5.2.final.0
python-bits: 64
SO: Linux
Versão do SO: 2.6.32-358.14.1.el6.x86_64
máquina: x86_64
processador: x86_64
byteorder: pouco
LC_ALL: Nenhum
LANG: zh_TW.big5
LOCALE: zh_TW.big5
pandas: 0.19.1
nariz: nenhum
pip: 9.0.1
ferramentas de configuração: 27.2.0
Cython: Nenhum
entorpecido: 1.11.2
scipy: 0.18.1
modelos de estatísticas: nenhum
xarray: Nenhum
IPython: 5.1.0
esfinge: nenhuma
patsy: nenhum
dateutil: 2.6.0
pytz: 2016.10
blosc: nenhum
gargalo: Nenhum
tabelas: 3.3.0
numexpr: 2.6.1
matplotlib: 1.5.3
openpyxl: Nenhum
xlrd: Nenhum
xlwt: Nenhum
xlsxwriter: Nenhum
lxml: Nenhum
bs4: Nenhum
html5lib: Nenhum
httpplib2: Nenhum
apiclient: Nenhum
sqlalchemy: Nenhum
pymysql: Nenhum
psycopg2: Nenhum
jinja2: 2.8
boto: Nenhum
pandas_datareader: Nenhum
hiiwave
Todos 3 comentários
você está preenchendo uma cópia. Usar inplace é um antipadrão. A maioria das operações mostrará SettingWithCopyWarning , mas neste caso não é facilmente detectável.
Usar
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
em 11 dez. 2016
Experimente isto:
df.loc [:, ['C', 'D']] = df.loc [:, ['C', 'D']]. fillna (-1)
Eu estava tendo a mesma dificuldade com um .relplace no meu código. Isso funcionou.
matheushrd
em 30 mar. 2018
não apenas várias colunas, mas também uma coluna.
df.loc[df.id==123, 'num'].fillna(0, inplace=True)
não funciona,
mas
df.loc[df.id==123, 'num'] = 123
funciona
por que não editar a função fillna para adaptá-la no futuro.
Parece um bug.
shuiyuejihua
em 11 out. 2018
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Comentários muito úteis
não apenas várias colunas, mas também uma coluna.
df.loc[df.id==123, 'num'].fillna(0, inplace=True)não funciona,
mas
df.loc[df.id==123, 'num'] = 123funciona
por que não editar a função fillna para adaptá-la no futuro.
Parece um bug.