时间戳

首页 > 解决方案 > Pandas 用特定列的列表替换 NaN 值

python - Pandas 用特定列的列表替换 NaN 值

问题描述

我有一个有两行的数据框

df = pd.DataFrame({'group' : ['c'] * 2,
                   'num_column': range(2),
                   'num_col_2': range(2),
                   'seq_col': [[1,2,3,4,5]] * 2,
                   'seq_col_2': [[1,2,3,4,5]] * 2,
                   'grp_count': [2]*2})

有 8 个空值，它看起来像这样：

df = df.append(pd.DataFrame({'group': group}, index=[0] * size))

  group  grp_count  num_col_2  num_column          seq_col        seq_col_2
0     c        2.0        0.0         0.0  [1, 2, 3, 4, 5]  [1, 2, 3, 4, 5]
1     c        2.0        1.0         1.0  [1, 2, 3, 4, 5]  [1, 2, 3, 4, 5]
0     c        NaN        NaN         NaN              NaN              NaN
0     c        NaN        NaN         NaN              NaN              NaN
0     c        NaN        NaN         NaN              NaN              NaN
0     c        NaN        NaN         NaN              NaN              NaN
0     c        NaN        NaN         NaN              NaN              NaN
0     c        NaN        NaN         NaN              NaN              NaN
0     c        NaN        NaN         NaN              NaN              NaN
0     c        NaN        NaN         NaN              NaN              NaN

我想要的是

用我自己的列表替换序列列（seq_col、seq_col_2、seq_col_3 等）中的NaN值。

注意：。

假设我找不到用用户提供的字典中的列表值替换 NaN 的解决方案。

伪代码：

for each key, value in dict,
   for each column in df
       if column matches key in dict
         # here matches means the 'seq_col_n' key of dict matched the df 
         # column named 'seq_col_n'
         replace NaN with value in seq_col_n (which is a list of numbers)

我在下面尝试了此代码，它适用于您传递的第一列，然后适用于它不传递的第二列。这很奇怪。 

 df.loc[df['seq_col'].isnull(),['seq_col']] = df.loc[df['seq_col'].isnull(),'seq_col'].apply(lambda m: fill_values['seq_col'])

上面的工作，但然后在 seq_col_2 上再试一次，它会给出奇怪的结果。

预期输出： 给定参数输入： 

my_dict = {seq_col: [1,2,3], seq_col_2: [6,7,8]}

# after executing the code from pseudo code given, it should look like
 group  grp_count  num_col_2  num_column          seq_col        seq_col_2
0     c        2.0        0.0         0.0  [1, 2, 3, 4, 5]  [1, 2, 3, 4, 5]
1     c        2.0        1.0         1.0  [1, 2, 3, 4, 5]  [1, 2, 3, 4, 5]
0     c        NaN        NaN         NaN          [1,2,3]          [6,7,8]
0     c        NaN        NaN         NaN          [1,2,3]          [6,7,8]
0     c        NaN        NaN         NaN          [1,2,3]          [6,7,8]
0     c        NaN        NaN         NaN          [1,2,3]          [6,7,8]
0     c        NaN        NaN         NaN          [1,2,3]          [6,7,8]
0     c        NaN        NaN         NaN          [1,2,3]          [6,7,8]
0     c        NaN        NaN         NaN          [1,2,3]          [6,7,8]
0     c        NaN        NaN         NaN          [1,2,3]          [6,7,8]

标签： pythonpython-3.xpandasnumpy

解决方案

使用输入数组，您可以使用pd.DataFrame.locwith pd.Series.isnull：

import pandas as pd, numpy as np

df = pd.DataFrame({'group' : ['c'] * 2,
                   'num_column': range(2),
                   'num_col_2': range(2),
                   'seq_col': [[1,2,3,4,5]] * 2,
                   'seq_col_2': [[1,2,3,4,5]] * 2,
                   'grp_count': [2]*2})

df = df.append(pd.DataFrame({'group': ['c']*8}, index=[0] * 8))

L1 = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
L2 = np.array([10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17])

df.loc[df['seq_col'].isnull(), 'seq_col'] = L1
df.loc[df['seq_col_2'].isnull(), 'seq_col_2'] = L2

print(df[['seq_col', 'seq_col_2']])

           seq_col        seq_col_2
0  [1, 2, 3, 4, 5]  [1, 2, 3, 4, 5]
1  [1, 2, 3, 4, 5]  [1, 2, 3, 4, 5]
0                0               10
0                1               11
0                2               12
0                3               13
0                4               14
0                5               15
0                6               16
0                7               17

如果您需要系列中的列表值，则可以在分配之前显式转换为系列：

df.loc[df['seq_col'].isnull(), 'seq_col'] = pd.Series([[1, 2, 3]]*len(df))

推荐阅读