fillna 不替换数据框中的 nan 值答案

【问题标题】：fillna not replacing nan values in the dataframefillna 不替换数据框中的 nan 值
【发布时间】：2020-02-26 02:46:20
【问题描述】：

我正在尝试使用 fillna() 函数替换数据框列“功能”中的 nan 值。我面临的问题如下：

我可以使用isnull() 检测空值

dfcomp[dfcomp['Functional'].isnull()==True]

search for null values

使用上面的索引我搜索了实际值

dfcomp['Functional'][2216]

value search using the index

但是当我尝试使用fillna() 填充nan 时，什么也没有发生。即使在运行了 fillna 语句后，我也可以重新运行第一个语句并看到相同的 2 个 nan 实例。

dfcomp['Functional']=dfcomp['Functional'].fillna(value=dfcomp['Functional'].mode())

两个版本我都试过了

dfcomp['Functional'].fillna(value=dfcomp['Functional'].mode(),inplace=True)

The fillna()

我也尝试过使用 replace() 函数，但没有成功

dfcomp['Functional']=dfcomp['Functional'].replace({'nan':dfcomp['Functional'].mode()})

我的代码有问题吗？为什么fillna() 无法识别nan 而isnull() 可以识别？另外，为什么索引搜索显示值为nan，但是当我尝试使用replace() 替换相同的值时没有结果？

当我的fillna() 无法识别时，如何替换 nan 值？

【问题讨论】：

嗨 PVL，欢迎来到 SO。对于可以将输出复制并粘贴到格式化代码块中的编码问题，通常不鼓励使用图像。您可以查看stackoverflow.com/questions/20109391/…，了解如何让您的数据更容易获得/重现。

标签： python pandas dataframe nan fillna

【解决方案1】：

本质上问题是dfcomp['Functional'].mode()的返回类型这是单个元素 pandas.Series 和 fillna() 期望 scalar or a dict/Series/DataFrame 与您尝试填充的列具有相同的长度。

您需要计算列的众数，然后将标量传递给fillna() 方法。

mode = dfcomp['Functional'].mode().values[0]
dfcomp['Functional'].fillna(value=mode, inplace=True)

【讨论】：

好的，让我试试……但是对于具有浮点值的列，我能够以相同的方式分配模式。 --> ` for col in columns: if dfcomp[col].isnull().sum()dfcomp[col]=dfcomp[col].fillna(value=dfcomp[col].mode() ) print(col," " ,dfcomp[col].isnull().sum()) else: print(col, ' ', 'Missing') dfcomp[col].fillna(value='Missing' ,inplace=True)`
如果没有实际看到数据和实现就很难判断，但它看起来很奇怪，除非浮点列的模式数据帧恰好与原始 df 具有相同的行数

【解决方案2】：

这是一个Index 对齐问题。 pd.Series.mode 总是返回 Series，即使只返回一个值。因此，该系列的索引是 RangeIndex（最多与模式相关的值的数量），因此当您使用 .fillna 时，它会尝试在 Index 上对齐，而这通常与您的 DataFrame 不对齐。

你想选择模态 value 所以使用.iloc

dfcomp['Functional'] = dfcomp['Functional'].fillna(dfcomp['Functional'].mode().iloc[0])

MCVE

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(42)
df = pd.DataFrame({'foo': np.random.choice([1,2,3,np.NaN], 7)})

df['foo'].mode()
#0    3.0
#dtype: float64

# Nothing gets filled because only the row with Index 0 could possibly
# be filled and it wasn't missing to begin with
df['foo'].fillna(df['foo'].mode())
#0    3.0
#1    NaN
#2    1.0
#3    3.0
#4    3.0
#5    NaN
#6    1.0
#Name: foo, dtype: float64

# This fills the `NaN` with 3 regardless of index
df['foo'].fillna(df['foo'].mode().iloc[0])
#0    3.0
#1    3.0
#2    1.0
#3    3.0
#4    3.0
#5    3.0
#6    1.0
#Name: foo, dtype: float64

【讨论】：

【解决方案3】：

为了填充 NaN 值，可以使用以下代码：

dfcomp = dfcomp.fillna(value=0)

后期更新：

dfcomp['Functional'] = dfcomp['Functional'].fillna(dfcomp['mode'])

【讨论】：

他想用列的模式而不是 0 来填充。另外，看起来他试图只填充一列而不是整个数据框