Question

我有一个数据集，其中有一个名为Outlet_Size的系列，其中包含{'Medium', nan, 'High', 'Small'}左右的2566条记录中的任何一条，所以我想用mode（）值填充它，所以我写了一些东西像这样：

  train['Outlet_Size']=train['Outlet_Size'].fillna(train['Outlet_Size'].dropna().mode()]

但是当我试图通过命令

找到缺少NaN记录的数量时

  sum(train['Outlet_Size'].isnull())

它仍然显示2566个NaN记录。为什么会这样？

感谢您的回答

Answer 1

这里的问题是mode会返回一个系列，这会导致fillna失败，如果我们看一个简单的例子：

In [194]:    
df = pd.DataFrame({'a':['low','low',np.NaN,'medium','medium','medium','medium']})
df

Out[194]:
        a
0     low
1     low
2     NaN
3  medium
4  medium
5  medium
6  medium

In [195]:    
df['a'].fillna(df['a'].mode())

Out[195]:
0       low
1       low
2       NaN
3    medium
4    medium
5    medium
6    medium
Name: a, dtype: object

因此，如果我们查看mode返回的内容，您可以看到它在上面失败了：

In [196]:    
df['a'].mode()

Out[196]:
0    medium
dtype: object

它是一个系列，虽然只有一行，所以当你把它传递给fillna它只填充第一行，所以你想要的是通过索引到{{1来获得标量值}}：

Series

修改

关于是否需要In [197]: df['a'].fillna(df['a'].mode()[0]) Out[197]: 0 low 1 low 2 medium 3 medium 4 medium 5 medium 6 medium Name: a, dtype: object，不，它不是

dropna

您可以看到In [204]: df = pd.DataFrame({'a':['low','low',np.NaN,'medium','medium','medium','medium',np.NaN,np.NaN,np.NaN,np.NaN]}) df['a'].mode() Out[204]: 0 medium dtype: object被忽略

使用mode（）填充NAN数据不起作用-Pandas

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