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如何用随机的1和0填充pandas数据帧中的NaN

在 Pandas 中,可以使用 fillna() 方法来填充数据帧中的 NaN 值。要用随机的 1 和 0 填充 NaN,可以先创建一个与数据帧相同形状的随机数数据帧,然后使用 fillna() 方法将 NaN 替换为随机的 1 和 0。

下面是一个完整的示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4],
                   'B': [np.nan, 6, 7, 8],
                   'C': [9, 10, 11, np.nan]})

# 创建与数据帧相同形状的随机数数据帧
random_df = pd.DataFrame(np.random.randint(2, size=df.shape), columns=df.columns)

# 使用随机数数据帧填充 NaN
filled_df = df.fillna(random_df)

print(filled_df)

输出结果类似于:

代码语言:txt
复制
     A    B     C
0  1.0  0.0   9.0
1  2.0  6.0  10.0
2  1.0  7.0  11.0
3  4.0  8.0   0.0

在这个示例中,我们首先创建了一个示例数据帧 df,其中包含了一些 NaN 值。然后,我们使用 np.random.randint() 方法创建了一个与 df 相同形状的随机数数据帧 random_df,其中的值为 0 或 1。最后,我们使用 fillna() 方法将 df 中的 NaN 值替换为 random_df 中的随机数值,得到了填充后的数据帧 filled_df

请注意,这只是一种用随机的 1 和 0 填充 NaN 的方法,实际应用中可能需要根据具体需求进行调整。

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