pandas.dataframe.fillna: NotImplementedError

Question

我想在熊猫中使用pandas命令来计算数据。下面是我的代码片段：

import glob
import pandas as pd
files=glob.glob("IN.201*.csv")
i=0
n=1    
#the while loops are for reading and writing different subsets of the table into 
#different .txt files:
while i<15:
   j=0
   while j<7:
    dfs=[]
    m=1
   #for loop over only one file for testing:
       for file in files[:1]:
        z=i+1
        #reading subset of the dataframe:
        k=float(68.109375)+float(1.953125)*i
        k1=float(68.109375)+float(1.953125)*z
        l=float(8.0)+float(4)*j
        l1=float(8.0)+float(4)*(j+1)
        df=pd.read_csv(path+file).query( '@k <= lon < @k1 and @l < lat <= @l1')[['lon','lat','country','avg']]
        #renaming columns in df: 
        df.rename(columns={"avg":"Day"+str(m)}, inplace=True)
        #print(df)
        m=m+1
        dfs.append(df)
  #imputation: 
    df_final=dfs[0].fillna(method='bfill', axis='columns', inplace=True).fillna(method='ffill', axis=1, inplace=True)
  #writing to a txt file:
    with open('Region_'+str(n), 'w+') as f:
        df_final.to_csv(f)

    n=n+1
    j=j+1
   i=i+1

错误：

 Traceback (most recent call last):
 File "imputation_test.py", line 42, in <module>
 df_final=dfs[0].fillna(method='bfill', axis='columns', inplace=True).fillna(
 method='ffill', axis=1, inplace=True)
 File "C:\Users\DELL\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site- 
 packages\p
 andas\core\frame.py", line 3787, in fillna
 downcast=downcast, **kwargs)
 File "C:\Users\DELL\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 5359, in fillna
raise NotImplementedError()
 NotImplementedError

代码的动机：

实际上，我希望将一个.csv文件读入由这个表的不同子集组成的多个数据文件中(因此，我使用了所有循环)，以便将.csv文件/s(实际上我想要对多个.csv文件这样做)重新排列并拆分成一种更合适的格式。然后，我希望在列轴上使用along命令来填充丢失的数据。

代码是为读取多个.csv文件而构造的，因此有不必要的命令，如'df=‘和'for循环’，但为了简化起见，我首先尝试了这段代码，以确保并得到了这个错误。请随时询问有关此错误的更多信息。谢谢!

Answer 1

使用bfill和ffill与axis=1

dfs = dfs.bfill(axis=1).ffill(axis=1)

部分问题是inplace=True和链接方法。inplace=True返回一个空对象，因此没有什么可以调用链式方法。第二部分是fillna(method='ffill')可以缩短为ffill()。

Answer 2

当数据帧在同一行中同时包含in和NaNs时，我在使用ffill (fillna(method='ffill')的同义词)填充跨列的缺失值时遇到了此错误。

解决办法是使用inplace=False

df = pd.DataFrame(data={'a': [1]})
df = df.reindex(columns=['a', 'b', 'c'])  # columns b and c contain NaN
df.ffill(axis='columns', inplace=True)  # raises NotImplementedError
df = df.ffill(axis='columns')  # works (inplace defaults to False)