讓大熊貓持久

Question

我正在處理一些包含缺失數據的csv數據集，這些數據集標記爲Lücke。

我導入的數據集如下：

MyData=pd.read_csv('filename.csv',sep=';',skiprows=19,index_col='Date',dayfirst=True,parse_dates=True, na_values='L\xfccke') 

如預期，把樂其到更熟悉NaN的其中一期工程。

望着它的尾巴，在那裏我知道有一個呂凱，我得到以下，符合市場預期：

     level 
Date      
2011-12-28 07:00:00 0.0 
2011-12-29 07:00:00 0.0 
2011-12-30 07:00:00 0.4 
2011-12-31 07:00:00 0.0 
2012-01-01 07:00:00 NaN 

所以根據大熊貓文檔（http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/missing_data.html#filling-missing-values-fillna）一個簡單的

In [23]: MyData.level.fillna(0) 

應該的技巧。它的

Out [24]: 
Date 
... 
2011-12-29 07:00:00  0.0 
2011-12-30 07:00:00  0.4 
2011-12-31 07:00:00  0.0 
2012-01-01 07:00:00  0.0 
Name: level, Length: 14976 

似乎表明它確實工作。

但繼續，我總是得到AttributeError: max must be larger than min in range parameter.錯誤，試圖用plt.hist繪製直方圖。

所以要檢查，我跑了一個簡單的MyData.tail()和MyData.level.tail，他們都讓我

     level 
Date      
2011-12-28 07:00:00 0.0 
2011-12-29 07:00:00 0.0 
2011-12-30 07:00:00 0.4 
2011-12-31 07:00:00 0.0 
2012-01-01 07:00:00 NaN 

哪裏是從何而來？我是否誤解了fillna，並且必須指明它實際上應該真的取代NaN，而不是假裝？

或者說是一個舊熊貓版本的bug？

Answer 1

默認情況下，fillna將返回填充數據框和「就地」就可以不工作，因此你需要做的：

MyData.level = MyData.level.fillna(0) 

或者調用它時，你可以通過inplace=True，它將工作在原地，所以：

MyData.level.fillna(0, inplace=True)