用两种类型的数据填充 NA 值答案

【问题标题】：Filling NA values with two types of data用两种类型的数据填充 NA 值
【发布时间】：2021-05-20 05:02:02
【问题描述】：

我使用以下代码来清理我正在处理的数据集，该数据集有两个具有不同平均值的“类型”。代码运行没有错误，但数据框没有更新。

wines = pd.read_csv('winequalityN.csv') #Data import
na_list = wines.isna().sum() 
cols_na = na_list[na_list != 0] #Columns that have NA values
means = wines.groupby('type').mean() #Means values for each category grouped by white type (red or white)

# Filling NA values by mean values for red and white 
for t in ['red','white']:
    for c in cols_na.keys():
        wines.loc[wines.type == t, c].fillna(means.loc[t,c], inplace=True)

【问题讨论】：

这能回答你的问题吗？ Pandas how can 'replace' work after 'loc'?。特别是this answer.
几乎，如果我只写类似 wines.loc[wines.type == t, c] = 5 的东西，数据框似乎不会被切片。我认为这与 fillna 有关。
谢谢，在您的帮助下解决了！

标签： python pandas dataframe fillna

【解决方案1】：

好的问题解决了，感谢留下评论。请改用以下 for 循环：

      for t in ['red','white']:
          m = wines['type'] == t
              for c in cols_na.keys():
                  wines.loc[m, c] = wines.loc[m, c].fillna(means.loc[t,c])

这里的 inplace=True 注释是不必要的。

谢谢！

【讨论】：