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<分区>
全部，
我有四列数据框(“key1”、“key2”、“data1”、“data2”)。我在 data1 中插入了一些 nan。现在我想在执行 groupby(['key1', 'key2']) 之后用每个组中出现次数最多的值填充 nan。
dt = pd.DataFrame ({'key1': np.random.choice(['a', 'b'], size=100),
'key2': np.random.choice(['c', 'd'], size=100),
'data1': np.random.randint(5, size=100),
'data2': np.random.randn(100)},
columns = ['key1', 'key2','data1', 'data2'])
#insert nan
dt['data1'].ix[[2,6,10]]= None
# group by key1 and key2
group =dt.groupby(['key1', 'key2'])['data1']
group.value_counts(dropna=False)
key1 key2 data1
a c 1.0 8
4.0 6
0.0 4
2.0 2
3.0 1
d 0.0 7
1.0 6
4.0 6
2.0 5
NaN 3
3.0 1
b c 0.0 7
2.0 7
1.0 3
3.0 2
4.0 2
d 2.0 11
1.0 10
0.0 3
3.0 3
4.0 3
我想做的是，对于这个例子，用 0.0(组(key1=a，key2=d)中最频繁的值)填充 data1 列中的 nan。
非常感谢您的帮助!
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0
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