разреженных DataFrame возвращает AttributeError

Question

Я создал следующий DataFrame:

trains = np.arange(100) 
tresholds = [10, 20, 30, 40, 50, 60] 
tuples = [] 
for i in trains: 
    for j in tresholds: 
     tuples.append((i, j)) 

index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['trains', 'tresholds']) 
matrix = np.empty((len(index), len(trains))) 
matrix.fill(np.nan) 
df = pd.DataFrame(matrix, index=index, columns=trains, dtype=float) 

Этот DataFrame заполняется с использованием df.loc[(x, y), z] индексации, но она содержит более NaN, чем реальные цифры, поэтому я хотел бы создать разреженный DataFrame. Но df.to_sparse() дает мне this error (full trace).

Answer 1

Все нан-столбцы являются багги-банкоматом в таком виде преобразования. Если у вас уже есть SparseFrame, добавление столбца nan будет работать.

Если вы сделали это:

df.iloc[0] = 0 
df.to_sparse() 

работы.