如何用python中的DataFrame列的模式替換NA值？

我對Python（和本網站）完全陌生，目前正試圖用它們的模式替換特定數據幀列中的NA值。我試過了各種不起作用的方法。請幫我看看我做錯了什麼：如何用python中的DataFrame列的模式替換NA值？

注意：我正在使用的所有列都是float64類型。我所有的代碼都會運行，但是當我在列中檢查空數量df[cols_mode].isnull().sum()時，它仍然是一樣的。

方法1：

cols_mode = ['race', 'goal', 'date', 'go_out', 'career_c'] 

df[cols_mode].apply(lambda x: x.fillna(x.mode, inplace=True))

我試圖Imputer方法太多，但遇到了同樣的結果

方法2：

for column in df[['race', 'goal', 'date', 'go_out', 'career_c']]: 
    mode = df[column].mode() 
    df[column] = df[column].fillna(mode)

方法3：

df['race'].fillna(df.race.mode(), inplace=True) 
df['goal'].fillna(df.goal.mode(), inplace=True) 
df['date'].fillna(df.date.mode(), inplace=True) 
df['go_out'].fillna(df.go_out.mode(), inplace=True) 
df['career_c'].fillna(df.career_c.mode(), inplace=True)

方法4： 我的方法變得越來越手動過程，最後這一個工程：

df['race'].fillna(2.0, inplace=True) 
df['goal'].fillna(1.0, inplace=True) 
df['date'].fillna(6.0, inplace=True) 
df['go_out'].fillna(2.0, inplace=True) 
df['career_c'].fillna(2.0, inplace=True)

來源

2016-11-15 abcdapples

你是否看了替代方法？ http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.replace.html –

「方法2」有什麼問題？ – MaxU

@MaxU方法2正在返回一個錯誤。 'mode'返回一個Series，而不是一個單一的值。 –

mode返回一個系列，所以你仍然需要訪問你想要的行在替換DataFrame中的NaN值之前。

for column in ['race', 'goal', 'date', 'go_out', 'career_c']: 
    df[column].fillna(df[column].mode()[0], inplace=True)

如果你想將它應用到數據框的所有列，則：

for column in df.columns: 
    df[column].fillna(df[column].mode()[0], inplace=True)

來源

2016-11-15 23:07:45

如何用python中的DataFrame列的模式替換NA值？

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