为什么fillna对浮点值不起作用？

Question

我尝试在数据集的所有空白单元格中替换该列的均值。

我使用modifiedData=data.fillna(data.mean())

但它仅适用于整数列类型。 我还有一个带有浮点值的列，在其中fillna无法正常工作。

为什么？

Answer 1

.fillna()适用于nan列。 nan的概念不能存在于int列中。 Pandas dtype int不支持nan 。 如果您的列似乎是整数，则很可能是对象列。 也许甚至充满了字符串。 在某些情况下为空的字符串。

空字符串不由.fillna()填充

In [8]: pd.Series(["2", "1", ""]).fillna(0)
Out[8]: 
0    2
1    1
2     
dtype: object

弄清楚正在发生什么的一种简单方法是使用df.Column.isna()方法。

如果该方法给您所有False 。 你知道没有nan可以填补。

将空字符串转换为nan值

In [11]: s = pd.Series(["2", "1", ""])
In [12]: empty_string_mask = s.str.len() == 0
In [21]: s.loc[empty_string_mask] = float('nan')
In [22]: s
Out[22]: 
0      2
1      1
2    NaN
dtype: object

之后，你可以fillna

In [23]: s.fillna(0)
Out[23]: 
0    2
1    1
2    0
dtype: object

解决此问题的另一种方法是检查dtype

df.column.dtype

如果显示'object' ，则确认您的问题

您可以将列转换为浮点列

df.column = df.column.dtype(float)

尽管在熊猫中操纵dtype通常会引起痛苦，但这可能是解决此特定问题的更简便方法。