使用模式（）填充NAN數據不起作用-Pandas

Question

我有一個數據集，其中有一系列被稱爲Outlet_Size其中包含{'Medium', nan, 'High', 'Small'}約2566記錄丟失，所以我想用它填充模式（）值，所以我寫了這樣的事情：

train['Outlet_Size']=train['Outlet_Size'].fillna(train['Outlet_Size'].dropna().mode()] 

但是，當我試圖通過命令

sum(train['Outlet_Size'].isnull()) 

，仍呈現2566的NaN records.Why尋找失蹤的NaN記錄的數量會這樣呢？

謝謝你的答案

Answer 1

這裏的問題是，mode返回一個系列，這是導致fillna失敗，如果我們看一個簡單的例子：

In [194]:  
df = pd.DataFrame({'a':['low','low',np.NaN,'medium','medium','medium','medium']}) 
df 

Out[194]: 
     a 
0  low 
1  low 
2  NaN 
3 medium 
4 medium 
5 medium 
6 medium 

In [195]:  
df['a'].fillna(df['a'].mode()) 

Out[195]: 
0  low 
1  low 
2  NaN 
3 medium 
4 medium 
5 medium 
6 medium 
Name: a, dtype: object 

所以你可以看到，它上面的失敗，如果我們看一下mode回報：

In [196]:  
df['a'].mode() 

Out[196]: 
0 medium 
dtype: object 

這是一個系列儘管有單排，所以當你p屁股這fillna它只是填充的第一行，所以你要的是通過索引進入Series獲得標量值：

In [197]:  
df['a'].fillna(df['a'].mode()[0]) 

Out[197]: 
0  low 
1  low 
2 medium 
3 medium 
4 medium 
5 medium 
6 medium 
Name: a, dtype: object 

編輯

關於是否dropna是必需的，沒有它不是「T：

In [204]: 
df = pd.DataFrame({'a':['low','low',np.NaN,'medium','medium','medium','medium',np.NaN,np.NaN,np.NaN,np.NaN]}) 
df['a'].mode() 

Out[204]: 
0 medium 
dtype: object 

你可以看到，NaN被忽略