Python 数据帧值\将相同的值作为唯一值单独计数

我试着换新的？在具有列模式的数据集中

首先，我使用

df['bare_nucleoli'].value_counts()

这就是结果

1     402
10    132
5      30
2      30
3      28
8      21
4      19
?      16
9       9
7       8
6       4
Name: bare_nucleoli, dtype: int64

因此，我决定先将问号改为NaN，以便检查其他列中的标记

import numpy as np
df.replace('?',np.nan, inplace = True)

然后将NaN更改为该列的模式，即1

df['bare_nucleoli'].fillna(1, inplace = True)

结果表明，它改变了NaN值，但它被单独计算为另一个唯一值，如下所示

1     402
10    132
5      30
2      30
3      28
8      21
4      19
1      16
9       9
7       8
6       4
Name: bare_nucleoli, dtype: int64

---

这背后的原因是什么？如何更改值并将其放入同一组？

只是猜测，但如果尝试df.dtypes，您可能会发现第一列是对象类型。第一个可能是字符串“1”，而不是数字1。

可能是字符串而不是整数。你可以用更简单的方法实现你的目标

 bare_nucleoli_mode = df['bare_nucleoli'].mode()
 df['bare_nucleoli'] = df['bare_nucleoli'].replace('?', bare_nucleoli_mode)`.

试试看：

df.loc[df['bare_nucleoli'] == '?'] = 1
df['bare_nucleoli'].value_counts()

---

注意：模式并不总是标量，因此如果存在多个模式，

.mode（）

可以返回一个元组（在本例中似乎不是这样）。已经提供的答案可能在正确的轨道上，原始值是字符串。您可以将

.replace（）

行替换为

df['bare\u nucleoli']=pd.to\u numeric（df['bare\u nucleoli']，errors='concurve'）

，这将负责将

？

转换为

NaN

以及将整个列转换为数值。然后您可以运行

.fillna（）

。问题解决了！谢谢