Pandas 用 NaN 值填充列中的单元格，从行中的其他单元格中导出值

Question

我有一个数据框：

     a    b      c
0    1    2      3 
1    1    1      1
2    3    7      NaN
3    2    3      5
...

我想使用机器学习算法就地填充列 "three"（更新值），其中值为 NaN。

我不知道该怎么做。示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
df=pd.DataFrame([range(3), [1, 5, np.NaN], [2, 2, np.NaN], [4,5,9], [2,5,7]],columns=['a','b','c'])
x=[]
y=[]
for row in df.iterrows():
    index,data = row
    if(not pd.isnull(data['c'])):
        x.append(data[['a','b']].tolist())
        y.append(data['c'])

model = LinearRegression()
model.fit(x,y)

#this line does not do it in place.
df[~df.c.notnull()].assign(c = lambda x:model.predict(x[['a','b']]))

但这给了我数据框的副本。我剩下的唯一选择是使用 for 循环，但是我不想那样做。我认为应该有更多的 pythonic 方式使用 pandas 来做到这一点。有人可以帮忙吗？或者还有其他方法吗？

Answer 1

您必须执行以下操作：

df.loc[pd.isnull(df['three']), 'three'] = _result of model_

这直接修改数据帧df

通过这种方式，您首先过滤数据帧以保留要修改的切片 (pd.isnull(df['three']))，然后从该切片中 select 您要修改的列 (three ).

在等式的右侧，它期望得到一个数组/列表/系列，其行数与过滤后的数据框（在您的示例中为一行）相同

您可能需要根据您的模型returns进行调整

编辑

你可能需要像这样做 stg

pred = model.predict(df[['a', 'b']])
df['pred'] = model.predict(df[['a', 'b']])
df.loc[pd.isnull(df['c']), 'c'] = df.loc[pd.isnull(df['c']), 'pred']

请注意，问题的很大一部分来自您在示例中使用 scikit learn 的方式。预测的时候需要把整个数据集传给模型。

Answer 2

最简单的方法是先转置，然后正向 fill/backward 在您方便时填写。 df.T.ffill().bfill().T

Pandas 用 NaN 值填充列中的单元格，从行中的其他单元格中导出值

Pandas fill cells in a column with NaN values, derive the value from other cells in the row

dataframe

pandas

scikit-learn

python-3.5

sklearn-pandas