替换分类列中缺少的分类值

Question

我想在列中存在的相同类别的分类列中插入缺失值，但我想随机插入它们。

Column1:  Column2:
yes          no
no           yes
?            no
yes          ?
no           ?
?            ?

我想随机插入＆＃34;是＆＃34;或＆＃34;不＆＃34;在这些缺失值。我该怎么做？

Answer 1

让我们使用fillna和np.random.choice：

import numpy as np
df.replace('?',np.nan, inplace=True) #if you need to do this
df = df.fillna(np.random.choice(['yes','no'])

输出：

  Column1: Column2:
0      yes       no
1       no      yes
2      yes       no
3      yes      yes
4       no      yes
5      yes      yes

或者，您不需要替换那些“？”

df.replace("?",np.random.choice(['yes','no']), inplace=True)

Answer 2

df = pd.DataFrame({'col1':['yes', 'no', '?', 'yes', '?'], 'col2': ['?', 'no', 'yes', 'yes', '?']})    
df.applymap(lambda x: np.random.choice(['yes','no']) if x=='?' else x)

输出：

col1    col2
yes     no
no      no
yes     yes
yes     yes
yes     no