python - 在 Pandas 数据框中随机插入 NA 的值 - 没有行完全丢失

Question

如何在 panda 数据框中随机缺失一些值，如 Randomly insert NA's values in a pandas dataframe 但是确保没有行完全设置为缺失值？

编辑: 很抱歉没有再次明确说明这一点(虽然在我提到的问题中):我需要能够指定多少百分比，例如 10%，cells 应该是 NaN(或者更确切地说，尽可能接近现有数据框大小的 10%)，而不是，比如说，独立地清除单元格每个细胞的边际概率为 10%。

Answer 1

您可以使用 DataFrame.mask对于 numpy bool 掩码，使用 answer of this my question :

df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],
                   'B':[4,5,6],
                   'C':[7,8,9]})

print (df)
   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

np.random.seed(100)
mask = np.random.choice([True, False], size=df.shape)
print (mask)
[[ True  True False]
 [False False False]
 [ True  True  True]] -> problematic values - all True

mask[mask.all(1),-1] = 0
print (mask)
[[ True  True False]
 [False False False]
 [ True  True False]]

print (df.mask(mask))
     A    B  C
0  NaN  NaN  7
1  2.0  5.0  8
2  NaN  NaN  9