Python 替换pandas.DataFrame中丢失的数据不工作

我在挖坑

我有一个pandas.DataFrame，其中一列“Age”有一些

NaN'

值分散，另一列名为

IsAlone

我创建了另一个列，其值为

1

或

0

，这取决于根据个人规则，该船上只有一个人

我试图用单身者的平均年龄替换列

Age

中的

NaN

值，与不单身者的平均年龄相同。这样做的目的只是使用数据帧，根据规则替换

NaN

值

我这样做是为了那些孤独的人：

df_train[(df_train.IsAlone.astype(bool) & df_train.Age.isnull() )].Age = \
    df_train[(df_train.IsAlone.astype(bool) & ~df_train.Age.isnull() )].Age.mean()

对那些并不孤单的人也是如此：

df_train[(~df_train.IsAlone.astype(bool) & df_train.Age.isnull() )].Age = \
    df_train[(~df_train.IsAlone.astype(bool) & ~df_train.Age.isnull() )].Age.mean()

但这根本不起作用，列

Age

仍然具有相同的

NaN

值

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对此有何想法？

问题在于，原始帧的副本上的值发生了更改。有关详细信息，请参阅。如文件所示：

在对象中设置值时，必须注意避免所谓的链式索引

要更改原始帧视图上的值，可以执行以下操作：

j = df_train.IsAlone.astype(bool) & df_train.Age.isnull()
i = df_train.IsAlone.astype(bool) & ~df_train.Age.isnull()
df_train.loc[j, 'Age'] = df_train.loc[i, 'Age'].mean()

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显示示例数据和预期结果。尝试

df_train.loc[此处的条件，'Age']=任何工作正常的
@behzad.nouri！谢谢请你详细说明一下得奖的原因，好吗？