python - 从数据框列中选择非无值

Question

我想使用 fillna 函数用非 None 或 nan 的第一个最常见值填充列的 None 值。

输入方向:

Col_A
a
None
None
c
c
d
d

输出的Dataframe可以是:

Col_A
a
c
c
c
c
d
d

如有任何建议，我们将不胜感激。非常感谢，最好的问候，卡罗

Answer 1

前言:如果您的 None 实际上是一个 string，您可以通过首先摆脱它们来简化任何令人头疼的问题。使用替换:

df = df.replace('None', np.nan)

---

我相信你可以使用 fillna + value_counts:

df

  Col_A
0     a
1   NaN
2   NaN
3     c
4     c
5     d
6     d

df.fillna(df.Col_A.value_counts(sort=False).index[0])

  Col_A
0     a
1     c
2     c
3     c
4     c
5     d
6     d

或者，根据 Vaishali 的建议，使用 idxmax 来选择 c:

df.fillna(df.Col_A.value_counts(sort=False).idxmax())

  Col_A
0     a
1     c
2     c
3     c
4     c
5     d
6     d

填充值可以是 c 或 d，具体取决于您是否包含 sort=False。

详情

df.Col_A.value_counts(sort=False)

c    2
a    1
d    2
Name: Col_A, dtype: int64