用行中的最大值替换 DataFrame 中的空值

Question

有没有一种方法（比使用 for 循环更有效）用相应行中的最大值替换 Pandas' DataFrame 中的所有空值。

Answer 1

我想这就是您要找的：

import pandas as pd  

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 0], 'b': [3, 0, 10], 'c':[0, 5, 34]})


   a   b   c
0  1   3   0
1  2   0   5
2  0  10  34

您可以使用 apply，遍历所有行并使用 replace 函数将 0 替换为行的最大数，该函数可为您提供预期的输出：

df.apply(lambda row: row.replace(0, max(row)), axis=1)

    a   b   c
0   1   3   3
1   2   5   5
2  34  10  34

如果您想替换 NaN - 根据您的评论，这似乎是您的实际目标 -

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, np.nan], 'b': [3, np.nan, 10], 'c':[np.nan, 5, 34]})

     a     b     c
0  1.0   3.0   NaN
1  2.0   NaN   5.0
2  NaN  10.0  34.0

df.T.fillna(df.max(axis=1)).T

屈服

      a     b     c
0   1.0   3.0   3.0
1   2.0   5.0   5.0
2  34.0  10.0  34.0

这可能比

更有效率（还没有完成计时）

df.apply(lambda row: row.fillna(row.max()), axis=1)

请注意

df.apply(lambda row: row.fillna(max(row)), axis=1)

并非如所解释的那样在每种情况下都起作用。

用行中的最大值替换 DataFrame 中的空值

Replace Nulls in DataFrame with Max in Row

python

missing-data

dataframe

pandas