用不同的数字填充数据框中的 NaN

【问题标题】：Fill NaNs in dataframe with different numbers用不同的数字填充数据框中的 NaN
【发布时间】：2022-01-14 10:30:34
【问题描述】：

我有一个 df：

df = pd.DataFrame({'Col1': [np.NaN, 1, 2], 'Col2': [7, 9, np.NaN], 'Col3': [np.NaN, np.NaN, 5]})

如何将df 中的每个 NaN 替换为 df 中不存在的随机唯一数字，例如：

df = pd.DataFrame({'Col1': [8, 1, 2], 'Col2': [7, 9, 11], 'Col3': [30, 33, 5]})

非常感谢。

【问题讨论】：

标签： python pandas replace nan

【解决方案1】：

一种方法是用 df 屏蔽相同大小的随机数：

import random
total_size = df.shape[0]*df.shape[1]
rands = [x for x in random.sample(range(total_size*10), total_size*2) if x not in df.values][:total_size]
rands_mat = np.array(rands).reshape((df.shape))
df.mask(pd.isnull(df), rands_mat)

	Col1	Col2	Col3
0	4	7	23
1	1	9	19
2	2	71	5

【讨论】：

它有效。非常感谢:)