Pandas - 用两个不同的值替换 NaN答案

【问题标题】：Pandas - Replace NaN with two different valuesPandas - 用两个不同的值替换 NaN
【发布时间】：2016-09-23 13:11:24
【问题描述】：

我正在尝试替换我的 DataFrame 中的 NaN 值。我想用一个值替换 60% 的 NaN，用另一个值替换 40%。我阅读了 fillna 方法的文档，但没有找到。

有什么想法吗？

谢谢

【问题讨论】：

在提问时尽量提供Minimal, Complete, and Verifiable example。如果有 pandas 问题，请提供示例 input 和 output 数据集（CSV/dict/JSON/Python 代码格式的 5-7 行作为文本，因此可以在为您编写答案时使用它）。这将有助于避免以下情况：your code isn't working for me 或it doesn't work with my data 等。

标签： python pandas scikit-learn

【解决方案1】：

你可以这样做：

df.loc[your_condition_for_60%] = df.fillna(10)
df.loc[your_condition_for_40%] = df.fillna(20)

【讨论】：

【解决方案2】：

创建一个布尔数组，该数组有可能是 60/40 True/False，大小与您要填充的 df 相同。然后使用combine_first

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(index=list('ABCDEFGHIJ'), columns=list('abcdefghij'))

mask60 = np.random.rand(*df.shape) > 0.6

value40, value60 = 10, 20

fill = value60 * mask60 + value40 * (1 - mask60)

fill = value40 + mask60 * (value60 - value40)

fill_df = pd.DataFrame(fill, index=df.index, columns=df.columns)

看起来像：

print df.combine_first(fill_df)

    a   b   c   d   e   f   g   h   i   j
A  10  10  20  20  10  10  10  10  10  20
B  10  10  10  10  10  20  20  10  10  10
C  20  10  10  10  10  10  10  20  20  20
D  10  10  10  20  10  10  20  10  10  10
E  20  20  10  10  20  10  10  10  20  10
F  10  20  10  10  20  10  20  10  10  20
G  20  20  10  10  10  10  10  20  20  10
H  10  10  20  20  10  10  10  10  10  10
I  10  10  10  20  20  10  10  10  10  20
J  10  10  10  20  10  10  20  10  10  10

【讨论】：