如何在pandas dataframe中对每组中的一列进行归责[重复]
dt = pd.DataFrame ({'key1': np.random.choice(['a', 'b'], size=100),
'key2': np.random.choice(['c', 'd'], size=100),
'data1': np.random.randint(5, size=100),
'data2': np.random.randn(100)},
columns = ['key1', 'key2','data1', 'data2'])
#insert nan
dt['data1'].ix[[2,6,10]]= None
# group by key1 and key2
group =dt.groupby(['key1', 'key2'])['data1']
group.value_counts(dropna=False)
key1 key2 data1
a c 1.0 8
4.0 6
0.0 4
2.0 2
3.0 1
d 0.0 7
1.0 6
4.0 6
2.0 5
NaN 3
3.0 1
b c 0.0 7
2.0 7
1.0 3
3.0 2
4.0 2
d 2.0 11
1.0 10
0.0 3
3.0 3
4.0 3
非常感谢您的帮助！
共有1个答案
使用.transform(lambda y:y.fillna(y.value_counts().idxmax()))
之前
key1 key2 data1
a c 1.0 6
3.0 5
0.0 4
2.0 3
4.0 3
NaN 1
d 1.0 11
3.0 9
0.0 5
2.0 5
4.0 5
b c 4.0 7
0.0 4
3.0 4
2.0 3
NaN 2
1.0 1
d 4.0 6
1.0 5
2.0 5
3.0 4
0.0 2
Name: data1, dtype: int64
在应用.transform(lambday:y.fillna(y.value_counts().idxmax()))之后
dt['nan_filled'] = dt.groupby(['key1', 'key2'])['data1'].transform(lambda y: y.fillna(y.value_counts().idxmax()))
group = dt.groupby(['key1', 'key2'])['nan_filled']
group.value_counts(dropna=False)
key1 key2 nan_filled
a c 1.0 7
3.0 5
0.0 4
2.0 3
4.0 3
d 1.0 11
3.0 9
0.0 5
2.0 5
4.0 5
b c 4.0 9
0.0 4
3.0 4
2.0 3
1.0 1
d 4.0 6
1.0 5
2.0 5
3.0 4
0.0 2
Name: nan_filled, dtype: int64
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