Pandas：将缺失值输入到数据框中答案

【问题标题】：Pandas: Imputing Missing Values to Data FramePandas：将缺失值输入到数据框中
【发布时间】：2018-01-27 13:20:44
【问题描述】：

假设我有一个缺失值的数据框，如下所示：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[1,3,'NA',2], [0,1,1,3], [1,2,'NA',1]], columns=['W', 'X', 'Y', 'Z'])
print(df)

变量 Y 缺少两个值。假设我运行了一些插补模型并估算出这两个值应该是什么：

to_impute = [2,1]

用这两个值替换两个 NA 的最佳方法是什么？我知道相当迂回的方式，例如循环 to_impute 并使用 df.iloc 添加每个值。但我希望有一种简洁且非迭代的方式。

（这在 R 中很容易，我希望在 Pandas 中也很容易。）

【问题讨论】：

标签： pandas imputation

【解决方案1】：

在 pandas 中，NA 应该是 NaN，首先你需要 replace 它，然后我们可以使用 fillna

df.Y=df.Y.replace('NA',np.nan)
df.Y=df.Y.fillna(pd.Series([1,2],index=df.index[df.Y.isnull()]))
df
Out[1375]: 
   W  X    Y  Z
0  1  3  1.0  2
1  0  1  1.0  3
2  1  2  2.0  1

让我们将您的 NA 视为 str

df.loc[df.Y=='NA','Y']=[1,2]
df
Out[1380]: 
   W  X  Y  Z
0  1  3  1  2
1  0  1  1  3
2  1  2  2  1

【讨论】：