Pandas – 填补分类数据中的NaN

Pandas是一个基于NumPy的数据处理库，是Python数据分析的重要工具，广泛用于数据清洗、处理和分析。其中填补数据中的NaN（缺失值）是Pandas的一项重要操作。

在分类数据中，NaN表示缺失值。通常，我们使用在该列中频率最高的值来填补这些NaN。在这个过程中，我们需要使用Pandas中的fillna()方法。

首先，我们需要读取数据并选择要处理的分类数据列。假设我们有一个名为“df”的数据框，其中包含一个名为“color”的分类列。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
color_series = df['color']

接下来，我们可以使用value_counts()方法来获取该列中各个值的频率，并使用idxmax()方法来获取该列中频率最高的值。

frequent_color = color_series.value_counts().idxmax()

最后，我们可以使用fillna()方法来填补缺失值。我们需要将频率最高的值传递给fillna()方法的参数value。

color_series.fillna(value=frequent_color)

完整的代码示例如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
color_series = df['color']

frequent_color = color_series.value_counts().idxmax()

color_filled_series = color_series.fillna(value=frequent_color)

print(color_filled_series)

在输出结果中，你将看到填充后的结果。

通过这种方式，你可以使用Pandas轻松地填补分类数据中的NaN。