Pandas – 填补分类数据中的NaN

为了能够更好地解释如何填补分类数据中的NaN，在这里我将先简单地介绍Pandas。

Pandas是Python中专门用于数据分析的库，它是由NumPy开发而来，可以看作是NumPy的扩展库。Pandas提供了两个重要的数据类型：Series和DataFrame。其中Series表示列，DataFrame表示表格。Pandas支持对数据的处理、清理、切片、聚合、合并、重塑等操作，还能够通过NumPy和Matplotlib进行数据分析和可视化。

在Pandas中，NaN表示一个缺失值。我们常常需要填补数据中的NaN，以便更好地分析数据、做出预测。

当数据是分类数据时，填补NaN的方法有很多种。下面我将介绍其中的几种填补方式。

1. 使用众数填补NaN

众数是指出现次数最多的值。在分类数据中，经常使用众数来填补NaN。使用DataFrame中的mode()函数可以求出每一列的众数。假设我们有一个名为df的DataFrame，它的某一列为col，现在需要用众数填补该列中的NaN值，可以采用如下代码：

df['col'].fillna(df['col'].mode()[0], inplace=True)

2. 使用前一个或后一个观测值填补NaN

在一些场景下，我们可以用前一个或后一个观测值来填补NaN。例如，我们有一个序列序列[1, 2, NaN, 4, 5]，可以用前一个观测值2来填补NaN，也可以用后一个观测值4来填补NaN。在Pandas中，可以用ffill或bfill函数来实现。

ffill指的是向前填充，使用前一个观测值填补NaN，bfill指的是向后填充，使用后一个观测值填补NaN。下面我们将使用前一个观测值来填补NaN：

df['col'].fillna(method='ffill', inplace=True)

其中method='ffill'表示使用向前填充方法。

3. 使用插值填补NaN

插值是一种统计学方法，可以用来填补连续数据中的NaN值。当数据呈现出平滑曲线时，插值是一种有效的填补NaN的方式。在Pandas中，可以用interpolate()函数来实现。

df['col'].interpolate(method='linear', inplace=True)

其中method='linear'表示使用线性插值方法。

以上是几种常用的填补分类数据中的NaN方法。我们可以根据具体的数据进行选择并进行填补。