如何用python中的DataFrame列的模式替换NA值？

我对Python（和本网站）完全陌生，目前正试图用它们的模式替换特定数据帧列中的NA值。我试过了各种不起作用的方法。请帮我看看我做错了什么：如何用python中的DataFrame列的模式替换NA值？

注意：我正在使用的所有列都是float64类型。我所有的代码都会运行，但是当我在列中检查空数量df[cols_mode].isnull().sum()时，它仍然是一样的。

方法1：

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

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

我试图Imputer方法太多，但遇到了同样的结果

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： 我的方法变得越来越手动过程，最后这一个工程：

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)

来源

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”有什么问题？ – MaxU

@MaxU方法2正在返回一个错误。 'mode'返回一个Series，而不是一个单一的值。 –

mode返回一个系列，所以你仍然需要访问你想要的行在替换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)

如果你想将它应用到数据框的所有列，则：

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

来源

2016-11-15 23:07:45

如何用python中的DataFrame列的模式替换NA值？

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