数据缺失填充 NAN 加上 10答案

【问题标题】：data missing fill NAN with addition of 10数据缺失填充 NAN 加上 10
【发布时间】：2018-02-11 13:45:09
【问题描述】：

df = pd.DataFrame({'From_To': ['LoNDon_paris', 'MAdrid_miLAN', 'londON_StockhOlm','Budapest_PaRis', 'Brussels_londOn'],
'FlightNumber': [10045, np.nan, 10065, np.nan, 10085],
'RecentDelays':  [[23, 47], [], [24, 43, 87], [13], [67, 32]], 
'Airline': ['KLM(!)', '<Air France> (12)', '(British Airways. )', '12. Air France', '"Swiss Air"']})

df

               Airline  FlightNumber           From_To  RecentDelays
0               KLM(!)       10045.0      LoNDon_paris      [23, 47]
1    <Air France> (12)           NaN      MAdrid_miLAN            []
2  (British Airways. )       10065.0  londON_StockhOlm  [24, 43, 87]
3       12. Air France           NaN    Budapest_PaRis          [13]
4          "Swiss Air"       10085.0   Brussels_londOn      [67, 32]

FlightNumber 列中的某些值缺失。这些数字意味着每行增加 10，因此需要放置 10055 和 10075。填写这些缺失的数字并使该列成为整数列（而不是浮点列）。

【问题讨论】：

每隔一行是否缺少FlightNumber 或者这里有什么问题？
我投了反对票，因为功课没有尝试。

标签： python missing-data

【解决方案1】：

希望这会奏效。

for i in range(1, df['FlightNumber'].count() + 1):
      if pd.isnull(df.loc[i,'FlightNumber']):
          df.loc[i, 'FlightNumber'] = df.loc[i-1, 'FlightNumber'] + 10

【讨论】：

【解决方案2】：

试试这个代码：-

df['FlightNumber'] = df['FlightNumber'].interpolate().astype(int)

【讨论】：