unemploy['f_fill'].ffill(inplace=True)
时间: 2024-01-23 14:04:13 浏览: 14
这行代码将使用前向填充(forward fill)方法将'unemploy'数据框中的'f_fill'列的缺失值进行填充。具体来说,它会将缺失值用该列前面的非缺失值进行填充,并且在原地修改数据框,即'inplace=True'。
这个操作可以帮助你使用前一个非缺失值来填充缺失值,以便在数据中保持连续性。请确保你已经先执行了上一个代码块中的代码,将'missing'列的值赋给了'f_fill'列。
相关问题
unemploy['f_fill'] = unemploy['missing']
你可以使用以下代码将'unemploy'数据框中的'missing'列的值赋给新的'f_fill'列:
```python
unemploy['f_fill'] = unemploy['missing']
```
这将创建一个新的列'f_fill',其中包含了'missing'列的值。请确保确保'missing'列已经存在,并且数据框名称为'unemploy'。
plt.scatter(unemploy.year,unemploy.rate,s=10)
这行代码使用 matplotlib 库的 scatter 函数绘制一个散点图。它将 'unemploy' 数据框中的 'year' 列作为 x 坐标轴,'rate' 列作为 y 坐标轴,并设置散点的大小为 10。
要运行这段代码,请确保你已经导入了 matplotlib 库,并且 'unemploy' 数据框中包含了 'year' 和 'rate' 列的数据。
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