pandas“应用”中的问题替换缺失值的函数

Question

我想使用“apply”函数将 np.nan 值替换为 pandas.DataFrame 中的其他值。我将使用 replace 方法，其中 NaN 被替换为每列的最大值（axis=0）。下面你就更好理解了。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a':[1, np.nan, 3],
                  'b':[np.nan,5,6],
                  'c':[7,8,np.nan]})

result = df.apply(lambda c: c.replace(np.nan, max(c)), axis=0)
print(result)

共有三个 np.nan 值。其中两个被替换为适当的值，但只有一个值仍然是 np.nan（下图）

将参数 axis 设置为 <代码>1,仍有一个值未被替换。原因是什么？

Answer 1

如果列表以 NaN 开头，Python 的 max 将不起作用；因此 max(df['b']) 返回 NaN 并且无法填充该列中的 NaN 值。使用 c.max() （它可以工作，因为默认情况下 Series.max 会跳过 NaN）。所以：

df = df.apply(lambda c: c.replace(np.nan, c.max()), axis=0)

但是您可以在轴上使用 fillna，而不是 replace：

df = df.fillna(df.max(), axis=0)

输出：

     a    b    c
0  1.0  6.0  7.0
1  3.0  5.0  8.0
2  3.0  6.0  8.0