我按照this post中的方法用组模式替换缺失值,但遇到“IndexError:index out of bounds”。
df['SIC'] = df.groupby('CIK').SIC.apply(lambda x: x.fillna(x.mode()[0]))
我想这可能是因为有些组有所有缺失的值并且没有模式。有办法解决这个问题吗?谢谢!
考虑到没有任何商定的处理关系的方式,mode
相当困难。而且它通常很慢。这是一种“快速”的方式。我们将定义一个计算每个组模式的函数,然后我们可以用map
填充缺失值。我们不会遇到缺少组的问题,但是对于关系,我们任意选择排序时首先出现的模态值:
def fast_mode(df, key_cols, value_col):
"""
Calculate a column mode, by group, ignoring null values.
Parameters
----------
df : pandas.DataFrame
DataFrame over which to calcualate the mode.
key_cols : list of str
Columns to groupby for calculation of mode.
value_col : str
Column for which to calculate the mode.
Return
------
pandas.DataFrame
One row for the mode of value_col per key_cols group. If ties,
returns the one which is sorted first.
"""
return (df.groupby(key_cols + [value_col]).size()
.to_frame('counts').reset_index()
.sort_values('counts', ascending=False)
.drop_duplicates(subset=key_cols)).drop(columns='counts')
df
: CIK SIK
0 C 2.0
1 C 1.0
2 B NaN
3 B 3.0
4 A NaN
5 A 3.0
6 C NaN
7 B NaN
8 C 1.0
9 A 2.0
10 D NaN
11 D NaN
12 D NaN
df.loc[df.SIK.isnull(), 'SIK'] = df.CIK.map(fast_mode(df, ['CIK'], 'SIK').set_index('CIK').SIK)
df
: CIK SIK
0 C 2.0
1 C 1.0
2 B 3.0
3 B 3.0
4 A 2.0
5 A 3.0
6 C 1.0
7 B 3.0
8 C 1.0
9 A 2.0
10 D NaN
11 D NaN
12 D NaN