在行中填充数据框中的无值 Pandas Python答案

【问题标题】：Filling None values in the dataframe in rows Pandas Python在行中填充数据框中的无值 Pandas Python
【发布时间】：2019-03-21 21:02:32
【问题描述】：

这是数据：

    o   h   l   c
Time                
2018-10-12 09:35:00 1.15868 1.15890 1.15868 1.15884
2018-10-12 09:36:00 1.15887 1.15889 1.15869 1.15869
2018-10-12 09:37:00 1.15869 1.15890 1.15869 1.15883
2018-10-12 09:38:00 1.15883 1.15894 1.15881 1.15888
2018-10-12 09:39:00 1.15888 1.15903 1.15887 1.15894

我正在尝试用Nan 值替换整个行，只留下一个。所以上面dataframe的最终输出一定是这样的：

    o   h   l   c
Time                
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
2018-10-12 09:39:00 1.15888 1.15903 1.15887 1.15894

我尝试了以下操作并在尝试时出错：

df.fillna(inplace=True,value=None)

ValueError: must specify a fill method or value

我想知道如何填充 nan 值来代替前四行？
请让我知道我能做什么。

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas csv dataframe

【解决方案1】：

使用iloc:

df.iloc[:-1] = np.nan
print (df)
                           o        h        l        c
Time                                                   
2018-10-12 09:35:00      NaN      NaN      NaN      NaN
2018-10-12 09:36:00      NaN      NaN      NaN      NaN
2018-10-12 09:37:00      NaN      NaN      NaN      NaN
2018-10-12 09:38:00      NaN      NaN      NaN      NaN
2018-10-12 09:39:00  1.15888  1.15903  1.15887  1.15894

对于索引中的缺失值：

df = df.set_index(np.append([np.nan] * (len(df)-1), df.index[-1])).rename_axis(df.index.name)
print (df)
                           o        h        l        c
Time                                                   
NaT                      NaN      NaN      NaN      NaN
NaT                      NaN      NaN      NaN      NaN
NaT                      NaN      NaN      NaN      NaN
NaT                      NaN      NaN      NaN      NaN
2018-10-12 09:39:00  1.15888  1.15903  1.15887  1.15894

另一个想法：

df1 = pd.DataFrame(index=df.index, columns=df.columns, data=df.iloc[[-1]])

print (df1)
                           o        h        l        c
Time                                                   
2018-10-12 09:35:00      NaN      NaN      NaN      NaN
2018-10-12 09:36:00      NaN      NaN      NaN      NaN
2018-10-12 09:37:00      NaN      NaN      NaN      NaN
2018-10-12 09:38:00      NaN      NaN      NaN      NaN
2018-10-12 09:39:00  1.15888  1.15903  1.15887  1.15894

df1 = pd.DataFrame(index=np.append([np.nan] * (len(df)-1), df.index[-1]), 
                   columns=df.columns, 
                   data=df.iloc[[-1]]).rename_axis(df.index.name)

print (df1)
                           o        h        l        c
Time                                                   
NaT                      NaN      NaN      NaN      NaN
NaT                      NaN      NaN      NaN      NaN
NaT                      NaN      NaN      NaN      NaN
NaT                      NaN      NaN      NaN      NaN
2018-10-12 09:39:00  1.15888  1.15903  1.15887  1.15894

【讨论】：

嘿，时间呢？
不询问运行时间。关于时间列（我认为它的索引），根据问题也需要为 NaN 正确。好答案
@SarthakNegi - 谢谢。
谢谢朋友...我只是想替换这些值。未替换的索引对我来说很好。但伟大的工作。我会接受你的回答。
@JafferWilson - 谢谢。