通过对连续变量进行分组来替换分类变量的 NaN答案

【问题标题】：Replace NaNs of a categorical variable by grouping them with respect to continuous variable通过对连续变量进行分组来替换分类变量的 NaN
【发布时间】：2021-09-26 06:10:05
【问题描述】：

我在根据“温度”对“天气条件”进行分组时遇到问题，因为它是一个连续变量。所以，我需要通过将“温度”转换为int64，然后替换“Weather cond”的 (by mode) NaN 来对它进行分组。但它不应该将原始的“温度”转换为int64。

Df 是：

temperature weather cond
    0   25.6    Cloudy
    1   28.7    Sunny
    2   26.9    NaN
    3   25.9    Cloudy
    4   29.9    Cloudy
    5   28.1    Overcast
    6   34.7    Sunny
    7   29.6    NaN
    8   26.6    NaN
    9   20.5    NaN

解释：

如果我们考虑温度 28.7 和 28.1，这些值应转换为 28（不在原始 df 中），然后用代表这些温度的“天气条件”模式填充 NaN。

注意：即使是近似值（地板/天花板）也可以接受，即将 28.7 视为 29，将 28.1 视为 28。

【问题讨论】：

Sunny 有 1 34 和 1 28。在这种情况下，您如何确定模式。
另外你是什么意思替换模式？模式是'Cloudy' -> 25, 'Overcast' -> 28, 'Sunny' -> 28/34 但缺失值是26,29,26,20 那么映射是如何发生的呢？
@HenryEcker 我在这里使用模式，因为天气条件对于特定温度不是固定的，它可能会有所不同。
@HenryEcker 如果某些天气条件没有任何温度，您可以使用更接近的温度来处理。
所以你想用温度模式的值填充天气条件的NaN？

标签： python pandas nan continuous dtype

【解决方案1】：

自合并与merge_asof

import io
df = pd.read_csv(io.StringIO("""temperature  weather cond
    0   25.6    Cloudy
    1   28.7    Sunny
    2   26.9    NaN
    3   25.9    Cloudy
    4   29.9    Cloudy
    5   28.1    Overcast
    6   34.7    Sunny
    7   29.6    NaN
    8   26.6    NaN
    9   20.5    NaN"""), sep="\s\s+", engine="python")

pd.merge_asof(df.sort_values("temperature"), 
              df.loc[~df["weather cond"].isna()].sort_values("temperature"), 
              on="temperature", 
              direction="nearest")

	temperature	weather cond_x	weather cond_y
0	20.5	nan	Cloudy
1	25.6	Cloudy	Cloudy
2	25.9	Cloudy	Cloudy
3	26.6	nan	Cloudy
4	26.9	nan	Cloudy
5	28.1	Overcast	Overcast
6	28.7	Sunny	Sunny
7	29.6	nan	Cloudy
8	29.9	Cloudy	Cloudy
9	34.7	Sunny	Sunny

【讨论】：