python - 用随机数替换 NaN

Question

我有一个数字数据框，例如:

A           B
2019-10-31  0.035333
2019-10-31  NaN
2019-11-30  -0.108532
2019-11-30  -0.030604
2019-11-30  NaN

我想用随机高斯数替换 B 列中的 NaN:

from random import seed
from random import gauss
# seed random number generator
seed(1)
# generate some Gaussian value
value = gauss(0, 0.1)

但是，如果我使用下面的代码:

df.fillna(gauss(0, 0.1))

它用相同的随机值填充所有缺失值，而我想为每个 NaN 分配一个新的随机值。我该如何实现？

Answer 1

Python pandas 建议替换函数。

df.replace('NaN', gauss(1, 0.1))

输出:

            A         B
0  2019-10-31  0.035330
1  2019-10-31 -0.036289
2  2019-11-30 -0.108532
3  2019-11-30 -0.030604
4  2019-11-30 -0.036289