Início / coding / Perguntas / 79367707
Accepted
Kernel
Asked: 2025-01-19 02:01:19 +0800 CST

TypeError: Index.reindex() obteve um argumento de palavra-chave inesperado 'fill_value'

  • 772

Estou tentando obter os índices da data ausente comparando-a com uma lista de datas não perdidas, como a seguir:

a = pd.DatetimeIndex(["2000", "2001", "2002", "2003",
                      "2004", "2005", "2009", "2010"])
b = pd.DatetimeIndex(["2000", "2001", "2002", "2003",
                      "2004", "2005", "2006", "2007",
                      "2008", "2009", "2010"])
a.reindex(b)

Eu obtive o seguinte

(DatetimeIndex(['2000-01-01', '2001-01-01', '2002-01-01', '2003-01-01',
                '2004-01-01', '2005-01-01', '2006-01-01', '2007-01-01',
                '2008-01-01', '2009-01-01', '2010-01-01'],
               dtype='datetime64[ns]', freq=None),
 array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5, -1, -1, -1,  6,  7]))

Tentei substituir todos os valores ausentes que são -1 para Nan, usando, a.reindex(b, fill_value=np.NAN)mas obtive o seguinte erroTypeError: Index.reindex() got an unexpected keyword argument ‘fill_value’

De acordo com a documentação do pandas, fill_vaue está entre os parâmetros de reindex. Alguma ideia?

python

2 respostas

  1. Best Answer

    Primeiro de tudo, você tem que fazer:

    newIndex, indexer = a.reindex(b)

    reindexretorna duas coisas. Você precisa/quer obter apenas o indexador.

    Então agora você pode obter o que deseja:

    indexerWithNan = np.where(indexer == -1, np.nan, indexer)

    Que é:

    [ 0.  1.  2.  3.  4.  5. nan nan nan  6.  7.]

    Por que seu código inicial estava errado? O reindex()método não suporta o fill_valueparâmetro para pandas.Indexobjetos como faz para pandas.Seriesou pandas.DataFrame.

    • 1

  2. Se você quiser apenas saber quais valores bestão faltando, ause Index.isin:

    ~b.isin(a)

    Saída:

    array([False, False, False, False, False, False,  True,  True,  True,
       False, False])

    Se você quiser os valores ausentes:

    b[~b.isin(a)]

    Saída:

    DatetimeIndex(['2006-01-01', '2007-01-01', '2008-01-01'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

    e para os índices:

    np.where(~b.isin(a))[0]

    Saída:array([6, 7, 8])

    • 1

relate perguntas