Python 3.x 使用众数填充缺失的 NaN 值

Question

我用 Python 编写了以下数据框:

import pandas as pd
import numpy as np

def main():
    x=pd.DataFrame(np.array([10,"worker","France",
                             20,"eng","Italy",
                             30,"doctor","Spain",
                             40,"eng","EEUU",
                             60,"eng",np.NaN,
                             60,"worker","France"]).reshape(6,3))
    x.columns=["age","job","country"]
    x["country"]=x["country"].fillna(x["country"].mode().iloc[0])
    print (x)

我想用该列的众数替换国家/地区列的 NaN 值。我尝试了不同的方法，但仍然打印相同的值。我缺少什么？我使用的是 Python 3.7。

谢谢

Answer 1

因为您正在获取 np.NaN 的字符串表示形式。 fillna 未按您的预期工作。

使用这个:

x['country'].replace('nan',np.nan).fillna(x['country'].mode()[0])

或

x['country'].mask(x['country']=='nan').fillna(x['country'].mode()[0])

输出:

0    France
1     Italy
2     Spain
3      EEUU
4    France
5    France
Name: country, dtype: object