Как заполнить пропущенные значения строки в определенном столбце с условием, основанным на строке после в Python? ⇐ Python
-
Anonymous
Как заполнить пропущенные значения строки в определенном столбце с условием, основанным на строке после в Python?
Я хотел бы заполнить пропущенные значения строк в одном столбце с условием, основанным на строке после в Python. введите сюда описание изображения
Отсутствующие значения должны иметь разные значения в следующей строке (если мы видим их в своевременной перспективе), поэтому это должно быть подключение -> отключение -> подключение и так далее. Итак, в данном случае я хотел бы, чтобы недостающие значения Monitoring Desc были заполнены словом «отключить», так как строка после него — «подключиться».
Я пробовал: df['Monitoring Desc'] = df['Monitoring Desc'].fillna(np.where(df['Monitoring Desc'].shift(1) == "ws_connect", "ws_disconnect", "ws_connect" ))
но появилось сообщение об ошибке: TypeError: параметр «value» должен быть скаляром, dict или Series, но вы передали «ndarray»
Я не занимаюсь подобным анализом в Python, поэтому не могу придумать ничего другого. Может быть, что-то связано с циклом или функцией для заполнения этих недостающих значений? Любая помощь будет оценена по достоинству.
Я хотел бы заполнить пропущенные значения строк в одном столбце с условием, основанным на строке после в Python. введите сюда описание изображения
Отсутствующие значения должны иметь разные значения в следующей строке (если мы видим их в своевременной перспективе), поэтому это должно быть подключение -> отключение -> подключение и так далее. Итак, в данном случае я хотел бы, чтобы недостающие значения Monitoring Desc были заполнены словом «отключить», так как строка после него — «подключиться».
Я пробовал: df['Monitoring Desc'] = df['Monitoring Desc'].fillna(np.where(df['Monitoring Desc'].shift(1) == "ws_connect", "ws_disconnect", "ws_connect" ))
но появилось сообщение об ошибке: TypeError: параметр «value» должен быть скаляром, dict или Series, но вы передали «ndarray»
Я не занимаюсь подобным анализом в Python, поэтому не могу придумать ничего другого. Может быть, что-то связано с циклом или функцией для заполнения этих недостающих значений? Любая помощь будет оценена по достоинству.
