如何使用 pandas 将一列中的每个 NaN 替换为不同的随机值？

Question

我最近一直在玩 pandas，现在我尝试用正态分布的不同随机值替换数据框中的 NaN 值。

假设我有这个没有 header

的 CSV 文件

我的预期结果应该是这样的

       0
0     343
1     483
2     101
3     randomnumber1
4     randomnumber2
5     randomnumber3

但是我得到了以下信息：

       0
0     343
1     483
2     101
3     randomnumber1
4     randomnumber1
5     randomnumber1    # all NaN filled with same number

到目前为止我的代码

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.read_csv("testfile.csv", header=None)
mu, sigma = df.mean(), df.std()
norm_dist = np.random.normal(mu, sigma, 1)
for i in norm_dist:
    print df.fillna(i)

我正在考虑从数据帧中获取 NaN 行的数量，并将 np.random.normal(mu, sigma, 1) 中的数字 1 替换为 NaN 行的总数，因此每个 NaN 可能具有不同的值。

但是我想问一下有没有其他简单的方法可以做到这一点？

感谢您的帮助和建议。

Answer 1

我认为你需要：

mu, sigma = df.mean(), df.std()
#get mask of NaNs
a = df[0].isnull()
#get random values by sum ot Trues, processes like 1
norm_dist = np.random.normal(mu, sigma, a.sum())
print (norm_dist)
[ 184.90581318  364.89367364  181.46335348]
#assign values by mask
df.loc[a, 0] = norm_dist
print (df)

            0
0  343.000000
1  483.000000
2  101.000000
3  184.905813
4  364.893674
5  181.463353

Answer 2

这是处理底层数组数据的一种方法 -

def fillNaN_with_unifrand(df):
    a = df.values
    m = np.isnan(a) # mask of NaNs
    mu, sigma = df.mean(), df.std()
    a[m] = np.random.normal(mu, sigma, size=m.sum())
    return df

本质上，我们使用 size param with np.random.normal 一次性生成所有随机数和 NaN 的计数，并再次使用 NaN 的掩码一次性分配它们。

样本运行-

In [435]: df
Out[435]: 
       0
0  343.0
1  483.0
2  101.0
3    NaN
4    NaN
5    NaN

In [436]: fillNaN_with_unifrand(df)
Out[436]: 
            0
0  343.000000
1  483.000000
2  101.000000
3  138.586483
4  223.454469
5  204.464514

Answer 3

用随机值代替 pandas DataFrame 列中的缺失值很简单。

mean = df['column'].mean()
std = df['column'].std()

def fill_missing_from_Gaussian(column_val):
    if np.isnan(column_val) == True: 
        column_val = np.random.normal(mean, std, 1)
    else:
         column_val = column_val
return column_val

现在只需将上述方法应用于具有缺失值的列即可。

df['column'] = df['column'].apply(fill_missing_from_Gaussian)

如何使用 pandas 将一列中的每个 NaN 替换为不同的随机值？

How to replace every NaN in a column with different random values using pandas?

python

pandas

random

normal-distribution