熊猫菲尔纳模式

Question

我有一个数据集,其中有一个名为Native Country的列包含30000记录.有些人缺少代表,NaN所以我想用它来填补它mode().我写了这样的东西:

data['Native Country'].fillna(data['Native Country'].mode(), inplace=True)

但是,当我计算缺失值时:

for col_name in data.columns: 
    print ("column:",col_name,".Missing:",sum(data[col_name].isnull()))

它仍然NaN为列原生国家提供相同数量的值.

Answer 1

只需调用系列的第一个元素:

data['Native Country'].fillna(data['Native Country'].mode()[0], inplace=True)

或者你可以用assisgnment做同样的事情:

data['Native Country'] = data['Native Country'].fillna(data['Native Country'].mode()[0])

Answer 2

请注意，NaN 可能是您的数据帧的模式：在这种情况下，您将用另一个 NaN 替换 NaN。