我可以用分組數據框中的列模式替換Nans嗎？

Question

我有一些看起來像...的數據

Year      Make   Model  Trim
2007     Acura  TL      Base
2010     Dodge  Avenger SXT
2009     Dodge  Caliber SXT
2008     Dodge  Caliber SXT
2008     Dodge  Avenger SXT

Trim有一些缺失的值。 我想做的事情如下：

• 按年份分組和型號
• 如果該組缺少valyes，則進行歸因修剪

因此，例如，我將研究所有2007 Acura TL。 可能看起來像

 Year      Make   Model Trim
2007     Acura  TL      Base
2007     Acura  TL      XLR
2007     Acura  TL      NaN
2007     Acura  TL      Base

然后，我將用Base來估算Nan（因為Base是Mode）。 重要的是要記住，我要對Year，Make和Model的每個組執行此操作。

Answer 1

使用方式

In [215]: df
Out[215]:
   Year   Make    Model  Trim
0  2007  Acura       TL  Base
1  2010  Dodge  Avenger   SXT
2  2009  Dodge  Caliber   NaN
3  2008  Dodge  Caliber   SXT
4  2008  Dodge  Avenger   SXT

In [216]: df.Trim.fillna(df.Trim.mode()[0])
Out[216]:
0    Base
1     SXT
2     SXT
3     SXT
4     SXT
Name: Trim, dtype: object

使用inplace=True實際設置

In [217]: df.Trim.fillna(df.Trim.mode()[0], inplace=True)

In [218]: df
Out[218]:
   Year   Make    Model  Trim
0  2007  Acura       TL  Base
1  2010  Dodge  Avenger   SXT
2  2009  Dodge  Caliber   SXT
3  2008  Dodge  Caliber   SXT
4  2008  Dodge  Avenger   SXT

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如果您正在小組工作

In [227]: df
Out[227]:
   Year   Make Model  Trim
0  2007  Acura    TL  Base
1  2007  Acura    TL   XLR
2  2007  Acura    TL   NaN
3  2007  Acura    TL  Base

In [228]: (df.groupby(['Year', 'Make', 'Model'])['Trim']
             .apply(lambda x: x.fillna(x.mode()[0])))
     ...:
Out[228]:
0    Base
1     XLR
2    Base
3    Base
Name: Trim, dtype: object

Answer 2

使用groupby then mode 。 請注意， mode返回一個數組，您想獲取它的第一個元素。 @John Galt為此值得贊揚，得到我的支持。

我使用assign創建具有覆蓋的Trim列版本的df副本。

df.assign(
    Trim=df.groupby(
        ['Year', 'Make', 'Model']
    ).Trim.apply(
        lambda x: x.fillna(x.mode()[0])
    )
)

   Year   Make Model  Trim
0  2007  Acura    TL  Base
1  2007  Acura    TL   XLR
2  2007  Acura    TL  Base
3  2007  Acura    TL  Base

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您可以直接使用覆蓋該列

df['Trim'] = df.groupby(
    ['Year', 'Make', 'Model']
).Trim.apply(
    lambda x: x.fillna(x.mode()[0])
)