填写缺失值

Question

我有一个数据集，其中的列缺少值2439。 但是缺失值使得特定索引具有一些缺失值和一些填充值，如下所示（比较列“ Item_Identifier”和“ Item_Weight”）

如果仔细查看特定的item_identifier，则item_weight中缺少值。像这样，还有更多的Item_Identifier缺少值。有什么方法可以使用python我们只填充item_weight的缺失值吗？

Answer 1

您可以将表格变成pandas DataFrame，然后df['item_weight'].fillna(15.5, inplace=True)

Answer 2

可复制的示例：

df = pd.DataFrame({'col1': ['a', 'a', 'b','b', 'b', 'c'], 
                   'col2': [10, np.nan, np.nan, np.nan, 20, 30]})

    col1    col2
0   a       10.0
1   a       NaN
2   b       NaN
3   b       NaN
4   b       20.0
5   c       30.0

您可以使用col1对agg和first进行分组

vals = df.groupby('col1').agg('first')

    col2
col1    
a   10.0
b   20.0
c   30.0

然后只使用相同的索引和fillna()来匹配和填充值

df = df.set_index('col1').fillna(vals).reset_index()

    col1    col2
0   a       10.0
1   a       10.0
2   b       20.0
3   b       20.0
4   b       20.0
5   c       30.0