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描述:这两个功能都是分类数据类型。我在相同的不同内核中使用了这段代码日期集工作正常,唯一的区别是功能位于 flote64 中。后来我将这些特征数据类型转换为分类因为数据集中的所有特征都代表类别。
下面是代码:
AM_train['product_category_2'].fillna('Unknown', inplace =True)
AM_train['city_development_index'].fillna('Missing', inplace =True)
最佳答案
使用Series.cat.add_categories
首先添加类别:
AM_train['product_category_2'] = AM_train['product_category_2'].cat.add_categories('Unknown')
AM_train['product_category_2'].fillna('Unknown', inplace =True)
AM_train['city_development_index'] = AM_train['city_development_index'].cat.add_categories('Missing')
AM_train['city_development_index'].fillna('Missing', inplace =True)
示例:
AM_train = pd.DataFrame({'product_category_2': pd.Categorical(['a','b',np.nan])})
AM_train['product_category_2'] = AM_train['product_category_2'].cat.add_categories('Unknown')
AM_train['product_category_2'].fillna('Unknown', inplace =True)
print (AM_train)
product_category_2
0 a
1 b
2 Unknown
关于python - Pandas fillna 抛出 ValueError : fill value must be in categories,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/53664948/
我有一个 Pandas 数据框 City State 0 Cambridge MA 1 NaN DC 2 Boston MA
我有一个 pandas 数据框,我想用 'colname_miss' 字符串填充缺失的类别。 def FillCatMissing(df): cols = ['A','B','C']
对于初学者,这里有一些符合我的问题的人工数据: df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, size=(vsize, 10)), col
fillna可以接受一个函数吗?或者只是“backfill”、“bfill”等方法? http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pan
我想在多索引数据帧上使用 fillna,并仅在特定列位于同一索引中时填充该列。下一个索引可能以 n/a 开头,因此我无法在该列上调用 fillna 。组的大小正在变化,因此我无法通过数量来限制功能。
我正在尝试替换 pandas 数据框中的 NaT。 orders.PAID_AT 0 NaT 1 NaT 2
我有一个大型数据框,其值如下: Name A B C D E F G # Coulmns Matt 1 n n n 5 n 5 # rows Jake n n 2
我有一个大约 100 万行的大型数据集,大约有 5000 个缺失坐标(我想用类别“城市”的中值填充它们,但 fillna 正在工作,如何实现它? city = ['London', 'Paris',
我正在尝试用 if 条件做一个 fillna Fimport pandas as pd df = pd.DataFrame(data={'a':[1,None,3,None],'b':[4,None,
我有如下数据框 Re_MC,Fi_MC,Fin_id,Res_id, 1,2,3,4 ,7,6,11 11,,31,32 ,,35,38 df1 = pd.read_clipboard(sep
我有一个数据框,其中有一列连续但不相邻的数字和缺失值。 我想使用 fillna 函数用前一个非缺失行的增量值填充缺失值。 这是一个简化的表格: index my_counter 0 1 1
我有以下两个数据框 df1和 df2df1: A B C D 1 Nora NaN Japan 2 Neo NaN India 3
我试图填充所有缺失值,直到数据帧结束,但无法这样做。在下面的示例中,我取了最后三个值的平均值。我的代码只填充到 2017-01-10,而我想填充到 2017-01-14。对于 1/14,我想使用 11
我有一个关于给定主题的报告数据框。每份报告都有一个分数,受试者在某些日期有分数,但在其他日期没有分数。我想创建一个新的数据框,它只包含每个主题的最新分数。下面是一个 MRE。原始数据框如下所示:
我有一个如下所示的数据框 df = pd.DataFrame({'person_id': [101,101,101,101,202,202,202],
我正在处理一个汽车销售数据集,其中包含以下列:'car'、'price'、'body'、'mileage'、'engV'、'engType'、'registration'、'year'、'model'
我想估算 df['box_office_revenue'] 的缺失值中位数由 df['release_date'] == x 指定和df['genre'] == y 。 下面是我的中值查找函数。 de
我有一个带有“元数据”列的 Pandas 数据框,该列应包含字典作为值。但是,某些值丢失并设置为 NaN。我希望这是 {}。有时,整个列都丢失了,将其初始化为 {} 也是有问题的。 用于添加列 tsp
我正在尝试在特定条件适用的情况下用 0 填充某些行。我正在尝试: df.loc[:,(df.Available == True) & (df.Intensity.isnull())].Intensit
带有 NA 的 series_A 由一个 MultiIndex (X, Y) 索引,而要填写的值在 Series_B 中,它由 X 索引。如何有效解决此类问题? 例如,这里是series_A: bar
我是一名优秀的程序员,十分优秀!