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python - Pandas 填充 np.nan 问题

coder 2024-06-20 原文

环境

  • Windows 8.1
  • python 3.5
  • Pandas

我想做什么

按照以下规则在pandas.DataFrame列中填充np.nan:

  1. 如果值是数字，则用其余值的平均值填充 np.nan。
  2. 如果值不是数字，则用其余值的模式填充 np.nan。

问题

以下代码似乎不起作用。

# build DataFrame
dfna = pd.DataFrame(np.random.randn(100,5), columns=list('ABCDE'))
dfna['F'] = [random.choice(list('abcdefghijkf')) for i in range(100)]
dfna[::20] = np.nan

# filling np.nan
def filler(x):
    if type(x) == 'numeric':
        x.fillna(x.mean())
    else:
        x.fillna(x.mode())

dfna.apply(filler)

我知道为什么会失败。这是因为 type(x) 返回 'pandas.core.series.Series'。但是，我如何实现我的目标？任何帮助，将不胜感激。谢谢。

解决方案 (4/29/2016)

解决方案1

numeric_cols = dfna._get_numeric_data().columns.tolist()
nonnumeric_cols = [c for c in dfna if c not in numeric_cols]

dfna_num = dfna.loc[:, numeric_cols] = \
    dfna[numeric_cols].apply(lambda col: col.fillna(col.mean()))

dfna_nonnum = dfna.loc[:, nonnumeric_cols] = \
    dfna[nonnumeric_cols].apply(lambda col: col.fillna(col.value_counts()[0]))

pd.concat([dfna_num, dfna_nonnum], axis=1)

解决方案2

for col in dfna.columns:
    if dfna[col].dtype != 'object':
        dfna[col].fillna(dfna[col].mean(),inplace=True)
    else:
        dfna[col].fillna(dfna[col].mode(), inplace=True)

谢谢大家!

最佳答案

您首先将数字列和非数字列分开。

numeric_cols = dfna._get_numeric_data().columns.tolist()
nonnumeric_cols = [c for c in dfna if c not in numeric_cols]

然后，您将平均值分配给数字，并使用 value_counts 获取最常出现的项目(如果有平局，则为此类项目中的第一个)。

dfna.loc[:, numeric_cols] = \
    dfna[numeric_cols].apply(lambda col: col.fillna(col.mean()))

dfna.loc[:, nonnumeric_cols] = \
    dfna[nonnumeric_cols].apply(lambda col: col.fillna(col.value_counts().head(1).index[0]))

或者你可以使用这个函数:

def filler(series):
    avg = series._get_numeric_data().mean()
    series.fillna(series.mode().values[0] if np.isnan(avg) else avg, inplace=True)

dfna.apply(filler)

关于python - Pandas 填充 np.nan 问题，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/36926088/

pythonPandasdfnacodenumericwindows

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