用不同的数字在数据框中填充 NaN

Question

我有一个 df:

df = pd.DataFrame({'Col1': [np.NaN, 1, 2], 'Col2': [7, 9, np.NaN], 'Col3': [np.NaN, np.NaN, 5]})

如何用 df 中不存在的随机唯一数字替换 df 中的每个 NaN，例如：

df = pd.DataFrame({'Col1': [8, 1, 2], 'Col2': [7, 9, 11], 'Col3': [30, 33, 5]})

非常感谢。

Answer 1

一种方法是用相同大小的随机数 df 进行掩码：

import random
total_size = df.shape[0]*df.shape[1]
rands = [x for x in random.sample(range(total_size*10), total_size*2) if x not in df.values][:total_size]
rands_mat = np.array(rands).reshape((df.shape))
df.mask(pd.isnull(df), rands_mat)

	Col1	Col2	Col3
0	4	7	23
1	1	9	19
2	2	71	5

用不同的数字在数据框中填充 NaN

Fill NaNs in dataframe with different numbers

python

replace

nan

pandas