Python 3.x 如何在dataframe中用用户定义的值填充NaN

如何在dataframe中用用户定义的值填充NaN

对于像A和B这样的文本列，用户定义的像“缺失”这样的文本应该被插补。对于离散数值变量，如C和D，应插补中值。我有很多这样的列，我想为dataframe中的所有变量应用规则

DF

DF输出：

 A           B            C          D
A0A1       Railway        10         2
A1A1       Shipping       3          1
Missing    Shipping       3          2
B1A1       Missing        1          7

---

您可以通过旁路

dict

df.fillna({'A':'Miss','B':"Your2",'C':df.C.median(),'D':df.D.mean()})
Out[373]: 
      A         B     C         D
0  A0A1   Railway  10.0  3.333333
1  A1A1  Shipping   3.0  1.000000
2  Miss  Shipping   3.0  2.000000
3  B1A1     Your2   1.0  7.000000

---

有趣的方式

d = {np.dtype('O'): 'Missing'}
df.fillna(df.dtypes.map(d).fillna(df.median()))

         A         B     C    D
0     A0A1   Railway  10.0  2.0
1     A1A1  Shipping   3.0  1.0
2  Missing  Shipping   3.0  2.0
3     B1A1   Missing   1.0  7.0

首先替换数字列，然后替换非数字列：

df = df.fillna(df.median()).fillna('Missing')
print (df)

         A         B     C    D
0     A0A1   Railway  10.0  2.0
1     A1A1  Shipping   3.0  1.0
2  Missing  Shipping   3.0  2.0
3     B1A1   Missing   1.0  7.0

---

df.fillna（{'A'：'Miss'，'B'：'Your2'，'C'：df.C.median（），'D'：df.D.median（）}）

？@jezrael是的，你是对的，在这里给他更多的选择：-）如何对一组类似的变量执行此操作，假设我想为20个变量传递'Miss'，然后我需要为每个变量创建字典。理想情况下，我有1400个变量，我需要进行插补。@user9219405使用dict（zip（list1，list2））保留您的姓名列表您认为我的解决方案如何？哈哈，刚刚发布了这个。删除（-：

df = df.fillna(df.median()).fillna('Missing')
print (df)

         A         B     C    D
0     A0A1   Railway  10.0  2.0
1     A1A1  Shipping   3.0  1.0
2  Missing  Shipping   3.0  2.0
3     B1A1   Missing   1.0  7.0