Pandas fillna throws ValueError: fill value must be in categories

Question

描述：两个特征都是分类数据类型。我在相同的不同内核中使用了这段代码 dateset 工作正常，唯一的区别是功能在 flote64 中。后来我将这些特征 dtypes 转换为 Categorical 因为数据集中的所有特征都代表类别。

代码如下：

AM_train['product_category_2'].fillna('Unknown', inplace =True)
AM_train['city_development_index'].fillna('Missing', inplace =True)

Answer 1

首先使用 Series.cat.add_categories 添加类别：

AM_train['product_category_2'] = AM_train['product_category_2'].cat.add_categories('Unknown')
AM_train['product_category_2'].fillna('Unknown', inplace =True) 

AM_train['city_development_index'] = AM_train['city_development_index'].cat.add_categories('Missing')
AM_train['city_development_index'].fillna('Missing', inplace =True)

示例:

AM_train = pd.DataFrame({'product_category_2': pd.Categorical(['a','b',np.nan])})
AM_train['product_category_2'] = AM_train['product_category_2'].cat.add_categories('Unknown')
AM_train['product_category_2'].fillna('Unknown', inplace =True) 

print (AM_train)
  product_category_2
0                  a
1                  b
2            Unknown

Answer 2

我在尝试删除所有 NaN 时在数据框中遇到了同样的错误。
我没有看太多，但是用 .fillna() 代替 .replace(np.nan, value) 就成功了。
谨慎使用，因为我不确定 np.nan 捕获所有解释为 NaN

的值

Answer 3

就我而言，当我遇到该错误时，我正在对具有许多功能的数据框使用 fillna。
我更喜欢先将必要的特征转换为字符串，然后使用 fillna，最后在需要时将它们转换回类别。

AM_train['product_category_2'] = AM_train['product_category_2'].astype('string')
AM_train['product_category_2'].fillna('Unknown', inplace =True)
AM_train['product_category_2'] = AM_train['product_category_2'].astype('category')

它也可以是自动化的，搜索具有 dtype 'category' 的所有特征并使用上面的逻辑转换它们。

Answer 4

在没有 inplace=True 的情况下加载原始数据集，总是在运行第二次填充之前加载。

出现这个问题是因为，你运行两次代码，所以fillna无法执行。

Pandas fillna throws ValueError: fill value must be in categories

Pandas fillna throws ValueError: fill value must be in categories

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