pandas 如何在 Dataframe 列中用最频繁的项填充NaN？

tv6aics1 于 2022-12-16 发布在其他

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我有一个pandars DataFrame，它有两列：玩具和颜色。颜色列包含缺失值。
如何使用该特定玩具最常用的颜色来填充缺失的颜色值？
下面是创建示例数据集的代码：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'toy':['car'] * 4 + ['train'] * 5 + ['ball'] * 3 + ['truck'],
    'color':['red', 'blue', 'blue', nan, 'green', nan,
             'red', 'red', np, 'blue', 'red', nan, 'green']
    })

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/74751809/how-to-fill-nans-in-a-dataframe-column-with-its-most-frequent-item

2条答案

按热度按时间

tgabmvqs1#

相反，在nan和np上，您必须使用np。nan

>>> df = pd.DataFrame({
'toy':['car'] * 4 + ['train'] * 5 + ['ball'] * 3 + ['truck'],
'color':['red', 'blue', 'blue', np.nan, 'green', np.nan,
         'red', 'red', np.nan, 'blue', 'red', np.nan, 'green']
})
>>> df.color = df.color.fillna(method='mode')
    toy color
0   car red
1   car blue
2   car blue
3   car mode
4   train   green
5   train   mode
6   train   red
7   train   red
8   train   mode
9   ball    blue
10  ball    red
11  ball    mode
12  truck   green

赞(0）回复(0）举报 2022-12-16

2skhul332#

要创建一个数据框，我们需要导入Pandas。可以使用dataframe（）函数创建数据框。dataframe（）需要一个或两个参数。第一个参数是要填充到数据框表中的数据。

赞(0）回复(0）举报 2022-12-16