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社区首页 >问答首页 >在不丢失数据框中已有值的情况下,根据填充数据框中的缺失值

在不丢失数据框中已有值的情况下,根据填充数据框中的缺失值
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Stack Overflow用户
提问于 2020-06-08 00:40:17
回答 1查看 42关注 0票数 0

我有缺少值的数据帧:

代码语言:javascript
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import pandas as pd
data = {'Brand':['residential','unclassified','tertiary','residential','unclassified','primary','residential'],
    'Price': [22000,25000,27000,"NA","NA",10000,"NA"]
    }

df = pd.DataFrame(data, columns = ['Brand', 'Price'])

print (df)

产生了这个数据框:

代码语言:javascript
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             Brand  Price
    0   residential  22000
    1  unclassified  25000
    2      tertiary  27000
    3   residential     NA
    4  unclassified     NA
    5       primary  10000
    6   residential     NA

我想用固定值填充价格列中缺少的住宅和未分类的值(住宅=1000,unclassified=2000),但是我不想丢失住宅或未分类的价格列中已经存在的任何值,因此输出应如下所示:

代码语言:javascript
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        Brand  Price
    0   residential  22000
    1  unclassified  25000
    2      tertiary  27000
    3   residential   1000
    4  unclassified   2000
    5       primary  10000
    6   residential   1000

做这件事最简单的方法是什么?

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回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2020-06-08 00:43:48

我们可以使用fillna和PS进行map:您需要确保在您的df中,NA是NaN

代码语言:javascript
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df.Price.fillna(df.Brand.map({'residential':1000,'unclassified':2000}),inplace=True)
df
          Brand    Price
0   residential  22000.0
1  unclassified  25000.0
2      tertiary  27000.0
3   residential   1000.0
4  unclassified   2000.0
5       primary  10000.0
6   residential   1000.0
票数 5
EN
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接:

https://stackoverflow.com/questions/62248518

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