Python Pandas Fillna 中位数不起作用答案

【问题标题】：Python Pandas Fillna Median not workingPython Pandas Fillna 中位数不起作用
【发布时间】：2018-08-14 03:18:03
【问题描述】：

我正在尝试在包含多列和多行的数据框中填充所有 nan。我正在使用它来训练多变量 ML 模型，所以我想用中位数填充每列的 nans。只是为了测试中值函数，我这样做了：

training_df.loc[[0]] = np.nan # Sets first row to nan
print(training_df.isnull().values.any()) # Prints true because we just inserted nans
test = training_df.fillna(training_df.median()) # Fillna with median
print(test.isnull().values.any()) # Check afterwards

但是当我这样做时，没有任何反应，最后一行的打印仍然返回 True。如果我尝试更改为使用这样的中值函数：

training_df.fillna(training_df.median(), inplace=True)

什么也没有发生。如果我这样做：

training_df = training_df.fillna(training_df.median(), inplace=True)

Training_df 变为无。我该如何解决这个问题？

【问题讨论】：

我要做的第一件事是使用training_df.info() 检查training_df 的数据类型。如果您有任何未存储为数字类型的列，则可能会发生您所描述的行为。
另外，当您使用inplace=True 时，不要将结果分配给变量，因为它始终是None。这就是为什么你的最后一行将整个变量设置为None。

标签： python python-3.x python-2.7 pandas dataframe

【解决方案1】：

正如@thesilkworm 建议的那样，首先将您的系列转换为数字。下面是一个最小的例子：

import pandas as pd, numpy as np

df = pd.DataFrame([[np.nan, np.nan, np.nan],
                   [5, 1, 2, 'hello'],
                   [1, 4, 3, 4],
                   [9, 8, 7, 6]], dtype=object)

df = df.fillna(df.median())  # fails

df[df.columns] = df[df.columns].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')

df = df.fillna(df.median())  # works

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用np.nanmedian + 字典推导来重命名。

df = pd.DataFrame({"col1": [1,2,np.nan,3], "col2": [5, np.nan, 10, np.nan]})

col_map = {df.columns.get_loc(col):col for col in df.columns} # {0: "col1", 1: "col2"}
median_values = pd.Series(np.nanmedian(df, axis=0)).rename(col_map)
df = df.fillna(median_values)

>> df
   col1 col2
0   1.0 5.0
1   2.0 7.5
2   2.0 10.0
3   3.0 7.5

您可以看到 jpp 在.apply() 之后调用df.median() 的答案中的间歇步骤与我上面定义的median_series 相同。

print(df.median()) # after .apply()
col1    2.0
col2    7.5
dtype: float64

print(median_series)
col1    2.0
col2    7.5
dtype: float64

注意：如果您的 df 中的某个值是我们在生产中经常需要的“hi”之类的字符串，则使用 np.nanmedian 会出错。

解释： 在大多数情况下，我仍然喜欢 jpp 的答案，但有时如果我的数据很大或者我正在将数据发送到 ML API 端点，我不想使用 errors='coerce' 来覆盖所有内容并做想要返回错误。想象一下您在 6 个月后投入生产的场景，并且您的一些 col1 值作为字符串传递：[1, 2, 'hi', 'bye']。使用errors=coerce 会将hi 和bye 设置为NaN。您将不会意识到字符串从您未进行的某些上游更改泄漏到列中，并且您的 ML 算法正在像正常一样传递分数，但实际上它只是对一堆 NaN 进行评分。您的模型性能会在不知道原因的情况下下降，实际上它是一个很好的模型，它只是没有对正确的数据进行评分。公司赔钱，你就被解雇了。我意识到我偏离了一个不太可能的滑坡，但想强调重点。

我们想要如果在 prod 中出现此错误：

df = pd.DataFrame({"col1": [1,2,np.nan,'hi'], "col2": [5, np.nan, 10, np.nan]})
col_map = {df.columns.get_loc(col):col for col in df.columns} # {0: "col1", 1: "col2"}
median_series = pd.Series(np.nanmedian(df, axis=0)).rename(col_map)
>> TypeError: ufunc 'isnan' not supported for the input types, and the inputs 
could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''

【讨论】：