Fillna 使用 groupby 和模式不起作用
Fillna using groupby and mode not working
我在 Whosebug 和其他网站上找到了几个答案。
但是,我一直 运行 遇到我无法解决的错误。
- 如果我 fillna 使用它,它工作正常,但这只是列模式。没有分组。
df['installer'] = df['installer'].fillna(df['installer'].value_counts().idxmax())
- 如果我尝试使用此语法进行分组:
df['installer'] = df.groupby(['region', 'basin'], sort=False)['installer'].apply(
lambda x: x.fillna(x.mode()[0]))
我收到这个错误:
KeyError: 0
- 如果我尝试用这个分组,语法略有不同:
df['installer'] = df.groupby(['region', 'basin'], sort=False)['installer'].apply(
lambda x: x.fillna(x.mode().iloc[0]))
我收到这个错误:
IndexError: single positional indexer is out-of-bounds
删除 sort=False 没有任何改变。
额外信息:
df['installer'] = df['installer'].astype(str).str.lower()
print(df['installer'].isnull().sum(), '\n') # zero nulls at this point
df.loc[df['installer'] == '0', 'installer'] = np.nan
df.loc[df['installer'] == 'nan', 'installer'] = np.nan
df.loc[df['installer'] == '-', 'installer'] = np.nan
# df['installer'] = df['installer'].fillna(df['installer'].value_counts().idxmax())
print(df['installer'].isnull().sum(), '\n') # 4435 null values here
print(df3['installer'].value_counts().nlargest(25), '\n')
df['installer'] = df.groupby(['region', 'basin'], sort=False)['installer'].apply(
lambda x: x.fillna(x.mode().iloc[0]))
# df['installer'] = df.groupby(['region', 'district_code', 'lga'])['installer'].fillna(df['installer'].value_counts().idxmax())
print(df['installer'].isnull().sum(), '\n')
print(df['installer'].value_counts().nlargest(25), '\n')
使用transform
:
vals = df.groupby(['region', 'basin'])['installer'] \
.transform(lambda x: x.mode(dropna=False).iloc[0])
df['installer'] = df['installer'].fillna(vals)
我在 Whosebug 和其他网站上找到了几个答案。
但是,我一直 运行 遇到我无法解决的错误。
- 如果我 fillna 使用它,它工作正常,但这只是列模式。没有分组。
df['installer'] = df['installer'].fillna(df['installer'].value_counts().idxmax())
- 如果我尝试使用此语法进行分组:
df['installer'] = df.groupby(['region', 'basin'], sort=False)['installer'].apply(
lambda x: x.fillna(x.mode()[0]))
我收到这个错误:
KeyError: 0
- 如果我尝试用这个分组,语法略有不同:
df['installer'] = df.groupby(['region', 'basin'], sort=False)['installer'].apply(
lambda x: x.fillna(x.mode().iloc[0]))
我收到这个错误:
IndexError: single positional indexer is out-of-bounds
删除 sort=False 没有任何改变。
额外信息:
df['installer'] = df['installer'].astype(str).str.lower()
print(df['installer'].isnull().sum(), '\n') # zero nulls at this point
df.loc[df['installer'] == '0', 'installer'] = np.nan
df.loc[df['installer'] == 'nan', 'installer'] = np.nan
df.loc[df['installer'] == '-', 'installer'] = np.nan
# df['installer'] = df['installer'].fillna(df['installer'].value_counts().idxmax())
print(df['installer'].isnull().sum(), '\n') # 4435 null values here
print(df3['installer'].value_counts().nlargest(25), '\n')
df['installer'] = df.groupby(['region', 'basin'], sort=False)['installer'].apply(
lambda x: x.fillna(x.mode().iloc[0]))
# df['installer'] = df.groupby(['region', 'district_code', 'lga'])['installer'].fillna(df['installer'].value_counts().idxmax())
print(df['installer'].isnull().sum(), '\n')
print(df['installer'].value_counts().nlargest(25), '\n')
使用transform
:
vals = df.groupby(['region', 'basin'])['installer'] \
.transform(lambda x: x.mode(dropna=False).iloc[0])
df['installer'] = df['installer'].fillna(vals)