Python 熊猫:填充多个空数据帧
我声明了多个空数据帧,如下所示:Python 熊猫:填充多个空数据帧,python,pandas,dataframe,Python,Pandas,Dataframe,我声明了多个空数据帧,如下所示: variables = pd.DataFrame(index=range(10), columns=['P1', 'P2', 'P3'], dtype='float64') Q1 = pd.DataFrame(index=range(10), columns=['P1H1', 'P1H2'],
variables = pd.DataFrame(index=range(10),
columns=['P1', 'P2', 'P3'],
dtype='float64')
Q1 = pd.DataFrame(index=range(10),
columns=['P1H1', 'P1H2'],
dtype='float64')
variables = variables.fillna(0)
Q1 = Q1.fillna(0)
我可以按如下方式使用fillna:
variables = pd.DataFrame(index=range(10),
columns=['P1', 'P2', 'P3'],
dtype='float64')
Q1 = pd.DataFrame(index=range(10),
columns=['P1H1', 'P1H2'],
dtype='float64')
variables = variables.fillna(0)
Q1 = Q1.fillna(0)
什么是同时填充多个数据帧的更具python风格的方法
原因:这里我只给出了两个数据帧,但是,真正的问题是有更多的数据帧,我必须定期更新。使用
for
循环:
for df in (variables, Q1):
df.fillna(0, inplace=True)
也许您可以用
0
填充DataFrame constructor
中的列,然后可以省略fillna
:
import pandas as pd
variables = pd.DataFrame(index=range(10),
columns=['P1', 'P2', 'P3'],
data={'P1':[0],'P2':[0],'P3':[0]},
dtype='float64')
print variables
P1 P2 P3
0 0.0 0.0 0.0
1 0.0 0.0 0.0
2 0.0 0.0 0.0
3 0.0 0.0 0.0
4 0.0 0.0 0.0
5 0.0 0.0 0.0
6 0.0 0.0 0.0
7 0.0 0.0 0.0
8 0.0 0.0 0.0
9 0.0 0.0 0.0
此外,可以省略参数列
:
import pandas as pd
variables = pd.DataFrame(index=range(10),
data={'P1':[0],'P2':[0],'P3':[0]},
dtype='float64')
Q1 = pd.DataFrame(index=range(10),
data={'P1H1':[0],'P1H2':[0]},
dtype='float64')
假设您的数据类型和索引相同,您可以使用字典理解,其中每个数据帧都是字典中的一个值
cols = {'variables': ['P1', 'P2', 'P3'],
'Q1': ['P1H1', 'P1H2']}
dfs = {key: pd.DataFrame(index=range(10), columns=cols[key], dtype='float64').fillna(0)
for key in cols}
这是否需要
inplace=True
参数?