Python 替换熊猫中的NaN值

我有一个数据帧。它的两个栏目是“药品ID”和“假冒重量”

对于“Medicine_ID”的每个值，“假冒重量”列中有NaN或固定值。如何将此NaN值替换为“Medicine_ID”特定值的相应固定值

我的数据片段：

train_data.loc[train_data['Medicine_ID']=='IXN93']#用于特定的'Medicine_ID'值

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如果我的理解正确，您可以使用

模式

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数据输入

df=pd.DataFrame({'Medicine_ID':["A","B","C","D"],'Counterfeit_Weight':[999,2,np.nan,np.nan]})
df1=pd.DataFrame({'Medicine_ID':["A","A","B","B","C","C","C","D","D","D"],'Counterfeit_Weight':[2,np.nan,2,np.nan,2,2,np.nan,1,1,2]})

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解决方案

df1=df1.groupby('Medicine_ID')['Counterfeit_Weight'].apply(lambda x : x.mode()[0]).to_frame()
df=df.merge(df1,left_on='Medicine_ID',right_index=True)
df.Counterfeit_Weight_x.fillna(df.Counterfeit_Weight_y,inplace=True)
df.drop('Counterfeit_Weight_y',1).rename(columns={'Counterfeit_Weight_x':'Counterfeit_Weight'})

Out[360]: 
   Counterfeit_Weight Medicine_ID
0               999.0           A
1                 2.0           B
2                 2.0           C
3                 1.0           D

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如果我的理解正确，您可以使用

模式

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数据输入

df=pd.DataFrame({'Medicine_ID':["A","B","C","D"],'Counterfeit_Weight':[999,2,np.nan,np.nan]})
df1=pd.DataFrame({'Medicine_ID':["A","A","B","B","C","C","C","D","D","D"],'Counterfeit_Weight':[2,np.nan,2,np.nan,2,2,np.nan,1,1,2]})

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解决方案

df1=df1.groupby('Medicine_ID')['Counterfeit_Weight'].apply(lambda x : x.mode()[0]).to_frame()
df=df.merge(df1,left_on='Medicine_ID',right_index=True)
df.Counterfeit_Weight_x.fillna(df.Counterfeit_Weight_y,inplace=True)
df.drop('Counterfeit_Weight_y',1).rename(columns={'Counterfeit_Weight_x':'Counterfeit_Weight'})

Out[360]: 
   Counterfeit_Weight Medicine_ID
0               999.0           A
1                 2.0           B
2                 2.0           C
3                 1.0           D

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对于将

NaN

替换为每组最常见的值

Medicine\u ID

可与

index

的第一个值一起使用：

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对于将

NaN

替换为每组最常见的值

Medicine\u ID

可与

index

的第一个值一起使用：

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您不能将样本数据发布为图片>您不能将样本数据发布为图片>训练数据['Fake_Weight']=（训练数据.groupby（'Medicine_ID'）['Fake_Weight'].转换（lambda x:x.fillna（x.value_counts（）.index[0]））正在给我错误索引器错误：索引0超出轴0的范围，大小为0I已使用的列车数据。排序值（['Medicine\u ID'，'false\u Weight']）。ffill（）除非某些组的“Medicine_ID”的值仅在相应的“假冒重量”列中为NaN，否则它工作正常，如果某些

Medicine_ID的值仅为NaN，则可以将其替换为
0
？是jezraei。。这就是我在使用排序值时遇到的问题，jezrael。它与我的datatrain_data['Fake_Weight']=（train_data.groupby（'Medicine_ID'）['Fake_Weight']）完美配合。转换（lambda x:x.fillna（x.value_counts（）.index[0]）给了我错误索引器错误：索引0超出了轴0的范围，轴的大小为0I使用了train_data.sort_值([Medicine_-ID'，[facked_-Weight']）。ffill（）除非某些组的“Medicine\u ID”的值仅在对应的“假冒重量”列中为NaN，否则它运行良好如果某些
Medicine\u ID
的值仅为NaN，则可以用
0
替换它？是的，jezraei..这是我使用sort\u Values Hanks很多jezrael时的问题。它与我的数据完美结合