滚动平均值来填充 NaN

发布于 2025-01-09 01:54:39 字数 427 浏览 3 评论 0原文

我得到了这个函数来填充 main_df 的 NaN 单元格。计算出每一行的渐进滚动平均值后，我会从每个 NaN 级别的平均值流中选取值，以便替换 main_df 单元格中的那些 NaN。

这是我的试用：

main_df = pd.DataFrame({'a':[1,1,2,3,4,56,6],'b':[2,3,2,np.nan,4,3,6],'c':[1,1,2,3,4,56,np.nan]})

for i in range(len(main_df)):
    main_df.iloc[i] = main_df.iloc[i].fillna(value=main_df.iloc[i].ewm(span=1).mean())

有什么建议让它发挥作用吗？

原文

I got this function for fill main_df's NaN cells. After had calculate the progressive rolling mean from every row, I'd then pick the value from the mean stream at each level of NaNs in order to substitute with those NaNs in the main_df cells.

Here is my trial:

main_df = pd.DataFrame({'a':[1,1,2,3,4,56,6],'b':[2,3,2,np.nan,4,3,6],'c':[1,1,2,3,4,56,np.nan]})

for i in range(len(main_df)):
    main_df.iloc[i] = main_df.iloc[i].fillna(value=main_df.iloc[i].ewm(span=1).mean())

Any suggestions to let it works ?

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耶耶耶 2025-01-16 01:54:40

我最后仔细检查了我的功能是否有效：
我将“c”中的 nan 替换为与 nan 相同级别的 ema2 值

main_df = pd.DataFrame({'a':[1,1,2,3,4,56,6,4],'b':[2,3,2,np.nan,4,3,6,1],'c_copy':[1,1,2,3,4,56,np.nan,1],'c':[1,1,2,3,4,56,np.nan,1]})
main_df['ema2_c']= main_df['c'].ewm(span=2).mean()
main_df['c'] = main_df['c'].fillna(value=main_df['c'].ewm(span=2).mean())

I had final doublcheck my function works :
I got substitution of nan in 'c' with values of ema2 at same level of nan

main_df = pd.DataFrame({'a':[1,1,2,3,4,56,6,4],'b':[2,3,2,np.nan,4,3,6,1],'c_copy':[1,1,2,3,4,56,np.nan,1],'c':[1,1,2,3,4,56,np.nan,1]})
main_df['ema2_c']= main_df['c'].ewm(span=2).mean()
main_df['c'] = main_df['c'].fillna(value=main_df['c'].ewm(span=2).mean())

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