熊猫基于箱/切割更新信息

Question

我正在研究一个有大量缺失信息的数据集。 我知道我可以使用FillNA，但我希望将更新基于另一列的分箱值。

选择缺失数据：

missing = train[train['field'].isnull()]

Bin数据（这可以正常工作）：

filter_values = [0, 42, 63, 96, 118, 160]
labels = [1,2,3,4,5]
out = pd.cut(missing['field2'], bins = filter_values, labels=labels)
counts = pd.value_counts(out)
print(counts)

现在，根据bin分配，我想为分配给此bin的所有数据设置正确的bin标签到missing/train['field']。

Answer 1

IIUC：

您只需要fillna

train['field'] = train['field'].fillna(out)