pandas 如何创建一个函数，将空值替换为最常见的值或平均值，基于特定列

hgb9j2n6 于 2023-08-01 发布在其他

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csv文件包含超过18列，我希望执行数据清理，而不删除具有空值的行。
有些列有字符串，而其他列有浮点和int，所以我想创建一个函数，自动检查某些列的空值，并替换为最出现的值（如果这是基于字符串的列）和平均值为基于int和浮点的列，而不是手动。

|response|score|
|A       |25   |
|A       |     |
|B       |20   |
|C       |15   |
|        |25   |

字符串
我的示例代码

df['response']=df['response'].fillna('A').astype(str)
df['score']=df['score'].fillna(df.score.mean()).astype(float)

型

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/76752810/how-to-create-a-function-which-replace-an-empty-values-with-the-most-appearing-v

2条答案

按热度按时间

cvxl0en21#

对pandas.api.types.is_numeric_dtype使用自定义函数：

def filler(s):
    if pd.api.types.is_numeric_dtype(s):
        fill_value = s.mean()
    else:                         # add other conditions if needed
        fill_value = s.mode()[0]
    return s.fillna(fill_value)

out = df.apply(filler)

字符串
作为一句俏皮话

out = df.apply(lambda s: s.fillna(s.mean() if pd.api.types.is_numeric_dtype(s)
                                  else s.mode()[0]))

型
输出量：

response  score
0        A  25.00
1        A  21.25
2        B  20.00
3        C  15.00
4        A  25.00

型

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deikduxw2#

你可以试试这个：

df['score'] = df['score'].fillna(df.groupby('response')['score'].transform('mean'))

字符串
这将用相同“响应”的值的平均值替换空值。
您可以将函数更改为median，max，min -取决于您的用例
如果要对所有列执行此操作：

for col in df.columns:
    df[col] = df[col].fillna(df.groupby('response')[col].transform('mean'))

型

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