我如何 df.fillna 使用类别中值

Question

我有一个大约 100 万行的大数据集，大约有 5000 个缺失坐标（我想用类别“城市”的中值填充它们，但 fillna 正在工作，如何实现它？

city = ['London', 'Paris', 'Vienna', 'Milan','London', 'Paris', 'Vienna', 'Milan']
lat = [51.510843900000005, 48.8671391, 48.204465500000005, 45.4787357, 51.510843900000005, 48.8671391, None,  None]
lng = [-0.1424476, 2.328075, 16.3686397, 9.1961308, -0.14244, 2.329, None, None]

data = pd.DataFrame(list(zip(city, lat, lng)),columns =['city', 'lat', 'lng'])

display(data['lat'].isna().sum())  # 2
display(data['lng'].isna().sum())  # 2

for city_name in set(data['city']):
    data[data['city'] == city_name ]['lat'].fillna(data[data['city'] == city_name ]['lat'].median())
    data[data['city'] == city_name ]['lng'].fillna(data[data['city'] == city_name ]['lng'].median())
    print(city_name, data[data['city'] == city_name ]['lat'].median(),data[data['city'] == city_name ]['lng'].median())

display(data['lat'].isna().sum())  # 2
display(data['lng'].isna().sum())  # 2

Answer 1

你可以这样做：

data.groupby("city").transform(lambda x: x.fillna(x.median()))

首先groupby with the city, then use transform with fillna并计算中位数。（你可以使用任何数学运算）

Answer 2

您可以直接对数据框执行 fillna：

data.fillna(data.groupby("city").transform("median"))

     city        lat        lng
0  London  51.510844  -0.142448
1   Paris  48.867139   2.328075
2  Vienna  48.204466  16.368640
3   Milan  45.478736   9.196131
4  London  51.510844  -0.142440
5   Paris  48.867139   2.329000
6  Vienna  48.204466  16.368640
7   Milan  45.478736   9.196131

我如何 df.fillna 使用类别中值

How do i df.fillna with category median values

python

median

pandas

fillna