根据另一列中的类 (1,2,3) 将 NaN 值替换为一列中的所需值答案

【问题标题】：Replacing NaN values with desired values in one column according to class (1,2,3) in another column根据另一列中的类 (1,2,3) 将 NaN 值替换为一列中的所需值
【发布时间】：2020-09-01 09:54:06
【问题描述】：

我正在使用fillna() 函数根据“Pclass”列中的给定类替换“Age”列中的NaN 值。我使用的代码成功运行，没有任何错误，但是数据集中没有变化。那里存在相同的NaN 值。我的代码如下。

train_data['Age'][train_data['Pclass']==1].fillna(38, inplace=True)
train_data['Age'][train_data['Pclass']==2].fillna(29, inplace=True)
train_data['Age'][train_data['Pclass']==3].fillna(24, inplace=True)

【问题讨论】：

您在原始数据集的切片上fillnaing。
还有其他推荐的方法吗？

标签： python pandas

【解决方案1】：

这是因为您在数据集切片上填充 na。所以尽管使用inplace，原始数据集不会改变。

仅使用 for 循环的一种方式：

# train_data
   Age  Pclass
0  NaN       1
1  NaN       2
2  NaN       3

for p, v in zip([1,2,3], [38, 29, 24]):
    train_data.loc[train_data["Pclass"].eq(p), "Age"] = train_data.loc[train_data["Pclass"].eq(p), "Age"].fillna(v)
print(train_data)

输出：

    Age  Pclass
0  38.0       1
1  29.0       2
2  24.0       3

【讨论】：