更新时间:2022-03-17 03:49:04
我建议尽可能在第一行中使用ffill和bfill进行回填:
ffill
bfill
I suggest use ffill with bfill for back filling if possible some NaNs in first row:
NaN
X_train = X_train.ffill().bfill().astype(int)
如果不是:
X_train = X_train.ffill().astype(int)
缺失数据,在 Pandas 中插入行并用 NAN 填充
无法在Pandas数据框中用零填充NaN
将String拆分并转换为int
缺少数据,在Pandas中插入行并用NAN填充
pandas -在分类数据中填充NaN
python/pandas:将month int转换为月份名称
Python Pandas将零列替换为Nan
pandas :将dtype'object'转换为int
填充NAN并转换为int pandas
无法将 nan 转换为 int(但没有 nan)