我可以用分组数据框中的列模式替换 Nans 吗？

Question

我有一些数据看起来像......

Year      Make   Model  Trim
2007     Acura  TL      Base
2010     Dodge  Avenger SXT
2009     Dodge  Caliber SXT
2008     Dodge  Caliber SXT
2008     Dodge  Avenger SXT

Trim 有一些缺失值。我想做的是如下所示：

• 按年份和型号分组
• 如果该组缺少 valyes，则推算 Trim

例如，我会查看所有 2007 Acura TL。可能看起来像

 Year      Make   Model Trim
2007     Acura  TL      Base
2007     Acura  TL      XLR
2007     Acura  TL      NaN
2007     Acura  TL      Base

然后，我会将 Nan 归入 Base（因为 Base 是 Mode）。重要的是要记住，我想对每一组年份、品牌和型号都执行此操作。

Answer 1

使用模式

In [215]: df
Out[215]:
   Year   Make    Model  Trim
0  2007  Acura       TL  Base
1  2010  Dodge  Avenger   SXT
2  2009  Dodge  Caliber   NaN
3  2008  Dodge  Caliber   SXT
4  2008  Dodge  Avenger   SXT

In [216]: df.Trim.fillna(df.Trim.mode()[0])
Out[216]:
0    Base
1     SXT
2     SXT
3     SXT
4     SXT
Name: Trim, dtype: object

使用inplace=True实际设置

In [217]: df.Trim.fillna(df.Trim.mode()[0], inplace=True)

In [218]: df
Out[218]:
   Year   Make    Model  Trim
0  2007  Acura       TL  Base
1  2010  Dodge  Avenger   SXT
2  2009  Dodge  Caliber   SXT
3  2008  Dodge  Caliber   SXT
4  2008  Dodge  Avenger   SXT

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如果您在小组中工作

In [227]: df
Out[227]:
   Year   Make Model  Trim
0  2007  Acura    TL  Base
1  2007  Acura    TL   XLR
2  2007  Acura    TL   NaN
3  2007  Acura    TL  Base

In [228]: (df.groupby(['Year', 'Make', 'Model'])['Trim']
             .apply(lambda x: x.fillna(x.mode()[0])))
     ...:
Out[228]:
0    Base
1     XLR
2    Base
3    Base
Name: Trim, dtype: object

Answer 2

使用groupby，然后使用mode。请注意，mode 返回一个数组，您想要获取它的第一个元素。 @John Galt 值得称赞并得到我的支持。

我使用assign 来创建df 的副本，其中覆盖了Trim 列。

df.assign(
    Trim=df.groupby(
        ['Year', 'Make', 'Model']
    ).Trim.apply(
        lambda x: x.fillna(x.mode()[0])
    )
)

   Year   Make Model  Trim
0  2007  Acura    TL  Base
1  2007  Acura    TL   XLR
2  2007  Acura    TL  Base
3  2007  Acura    TL  Base

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你可以直接覆盖列

df['Trim'] = df.groupby(
    ['Year', 'Make', 'Model']
).Trim.apply(
    lambda x: x.fillna(x.mode()[0])
)