如何使用 Pandas 根据同一行中另一列的值替换一列中的 NaN 值？

Question

有一个按类型（轿车、SUV、卡车等）、里程表、气缸、价格等分类的车辆数据集。我正在解决“气缸”列中的缺失值，其中包含发动机中的气缸数车辆。 我填写缺失值的方法是使用每种车辆类型的气缸中位数。 使用 pivot 表，它看起来像这样： pivot 表的屏幕截图

现在我想创建一个遍历每一行的 for 循环，当它在“圆柱”列中找到 NaN 值时，根据类型将其替换为 pivot 表中的中值。

谢谢

Answer 1

因此，您有一个 for 循环遍历汽车 dataframe 中的每一行，当它找到 NaN 值时，它将查看您的 pivot_table 并将 NaN 替换为该特定汽车类型的 Cylinders 值。

for index, row in cars_table.iterrows():
   if pd.isnull(row['Cylinders']):
     pivot_table_index = pivot_table.index.get_loc(row['Type'])
     cars_table.loc[index, 'Cylinders'] = pivot_table['Cylinders'][pivot_table_index]