我正在尝试使用以下代码填充缺失值 (NAN) NAN_SUBSTITUTION_VALUE = 1 g = g.fillna(NAN_SUBSTITUTION_VALUE) 但我收到以下错误 ValueError: fill value must be in categories. 有人可以解释一下这个错误吗? 原文由 deega 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 python...
categories: raise ValueError("fill value must be in categories") mask = values==-1 if mask.any(): values = values.copy() values[mask] = self.categories.get_loc(fill_value) return Categorical(values, categories=self.categories, ordered=self.ordered, name=self.name, fastpath=True) 浏览完整...
注:在pandas更新到最新版本0.24.2时,慎用fillna()填充缺失值,尤其是填充一些字符串时,虽然这一列不是dtype='category',但是也可能会出现ValueError: fill value must be in categories的问题。如果项目在pandas的0.24.2版本中,报这个错误,最简单的方法是将fillna()更换为inplace()函数。 应用apply函数 若想将字段...
ValueError: fill value must be in categories. 执行下面代码时报错:ValueError: fill value must be in categories 修正: 原因: 对于数据类型为category的“b”,fillna函数所填充的值需要已经存在于‘b’中。这句话df['b'] = df['b'].cat.add_categories(['k']);表示在’b’列中新......
Filling NaN values in categorical data For this purpose, we will use the.add_categories("E").fillna("E"), where "E" is the value to be filled instead of NaN in the categorial data. Let us understand how to fill NaN values in categorical Data. ...
in Flags.__setitem__(self, key, value) 107 if key not in self._keys: 108 raise ValueError(f"Unknown flag {key}. Must be one of {self._keys}") --> 109 setattr(self, key, value) File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/flags.py:96, in Flags.allows_duplicate_labels(self, value)...
你的问题忽略了g是什么，特别是它有dtypecategorical。我假设它是这样的：
可以使用fill_value参数将缺失值填充为特定值。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 In [46]: df3.unstack(fill_value=-1e9) Out[46]: exp B animal dog cat second one two one two first bar -1.110336e+00 6.877384e-01 -6.199759e-01 1.764443e-01 foo 1.314232e+00 -...
File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/flags.py:109,inFlags.__setitem__(self, key, value)107ifkeynotinself._keys:108raiseValueError(f"Unknown flag{key}. Must be one of{self._keys}") -->109setattr(self, key, value) File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/flags.py:96,inFlags.allows_...
你的问题忽略了g是什么，特别是它有dtypecategorical。我假设它是这样的：