pandas處理多種類的空值：要如何依不同種類的身高、體重平均後，分別填入空值呢？

#pandas 空值

Amold 2022-05-06 12:08:18 ‧ 2102 瀏覽

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依不同種類的身高、體重分別做平均後，有什麼比較好的方法分別填入空值呢？

fillano iT邦超人 1 級 ‧ 2022-05-06 14:21:59 檢舉

如果同一種類不僅做身高、體重的平均，還算出身高與體重之間的相關係數，那或許有可能從體重推導出合理的身高？看有沒有高手熟悉這方面的...

海綿寶寶 iT邦大神 1 級 ‧ 2022-05-06 15:35:00 檢舉

沒資料就是沒資料(NaN)
硬填一個數字有什麼意義 XD

填了數字之後
這份資料還有什麼參考價值呢
(無法區分那些是原始數字，那些數字是程式「填」回去的)

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1 個回答

mackuo

iT邦研究生 1 級 ‧ 2022-05-07 11:03:57

不確定是否符合樓主需求，看看是否合用。

import pandas as pd
import numpy as np

file = 'Fish.csv'

df = pd.read_csv(file)
print(len(df))
print(df.columns)
df.head()

df_mean = df[['Species', 'Length1']].groupby('Species').mean()
df_mean

df_dict = df_mean.squeeze().to_dict()
df_dict

for i in df['Species']:
    df.loc[(df['Species']==i) & (df['Length1'].isna()), 'Length1'] = df_dict[i]

df

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Amold iT邦新手 5 級 ‧ 2022-05-10 13:28:06 檢舉

感謝大大
可是我用了之後，沒有出現結果

後來我是這樣寫，

for i in df['Species']:
  df[(df['Species']==i) & (df['Length_cm'].isna())] = df[(df['Species']==i) & (df['Length_cm'].isna())].fillna(df_mean.iloc[i,0])
  df[(df['Species']==i) & (df['Weight_g'].isna())] = df[(df['Species']==i) & (df['Weight_g'].isna())].fillna(df_mean.iloc[i,1])