让大熊猫持久

Question

我正在处理一些包含缺失数据的csv数据集，这些数据集标记为Lücke。

我导入的数据集如下：

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

如预期，把乐其到更熟悉NaN的其中一期工程。

望着它的尾巴，在那里我知道有一个吕凯，我得到以下，符合市场预期：

     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 

所以根据大熊猫文档（http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/missing_data.html#filling-missing-values-fillna）一个简单的

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

应该的技巧。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 

似乎表明它确实工作。

但继续，我总是得到AttributeError: max must be larger than min in range parameter.错误，试图用plt.hist绘制直方图。

所以要检查，我跑了一个简单的MyData.tail()和MyData.level.tail，他们都让我

     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 

哪里是从何而来？我是否误解了fillna，并且必须指明它实际上应该真的取代NaN，而不是假装？

或者说是一个旧熊猫版本的bug？

Answer 1

默认情况下，fillna将返回填充数据框和“就地”就可以不工作，因此你需要做的：

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

或者调用它时，你可以通过inplace=True，它将工作在原地，所以：

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