如何使用 fillna() 函数在 python 中为分类变量填充 NA/Null答案

【问题标题】：How fill NA/Null for categorical Varibles in python using fillna() function如何使用 fillna() 函数在 python 中为分类变量填充 NA/Null
【发布时间】：2018-08-09 14:19:35
【问题描述】：

我有一个数据集，其中包含一些分类变量，但它们有一些缺失（NA/Null）。我想用该列的模式填充这些 NA/Null。我厌倦了关注这件事，但这没有用

MD=Data['Gender'].mode()
Data['Gender'].fillna(value=MD,inplace=True)


MD=Data['Married'].mode()
Data['Married'].fillna(value=MD,inplace=True)

MD=Data['Dependents'].mode()
Data['Dependents'].fillna(value=MD,inplace=True)

MD=Data['Self_Employed'].mode()
Data['Self_Employed'].fillna(value=MD,inplace=True)

MD=Data['Credit_History'].mode()
Data['Credit_History'].fillna(value=MD,inplace=True)

Gender                26
Married                6
Dependents            30
Education              0
Self_Employed         64
ApplicantIncome        0
CoapplicantIncome      0
LoanAmount             0
Loan_Amount_Term       0
Credit_History       100
Property_Area          0
Loan_Status            0

仍然显示缺失值。

【问题讨论】：

标签： python pandas numpy machine-learning

【解决方案1】：

试试这个：

Data['Married'].fillna(Data['Married'].mode(), inplace=True)

或者试试这个：

Data['Married'].fillna(Data['Married'].value_counts().index[0], inplace=True)

确保分类变量的 dtype 是对象或类别。

【讨论】：

这确实有效。执行此代码后，NA 值仍然存在。并且数据类型也是对象。
我试过的一件事，当你直接传递值时我可以工作，但是当传递变量时不起作用。 Data['Gender'].fillna(value='Male',inplace=True)
@HardCoder 它对我有用。没关系，添加了另一种方法。它应该可以工作。
Data['Married'].fillna(Data['Married'].value_counts().index[0], inplace=True) 这行得通。谢谢 Manish Saraswat

【解决方案2】：

试试这个：

Data['Married'].fillna(Data['Married'].mode()[0], inplace=True)

【讨论】：