如何在每个组中的pandas数据帧中归一个列[重复]

Question

这个问题在这里已有答案：

• How can I replace all the NaN values with Zero's in a column of a pandas dataframe 10个答案

所有，

我有四列数据框（'key1'，'key2'，'data1'，'data2'）。我在data1中插入了一些nan。现在我想用groupby(['key1', 'key2'])填充每个组中最有价值的值。

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

我要做的是，对于这个例子，用0.0填充data1列中的nan（组中最频繁的值（key1 = a，key2 = d）。

非常感谢你的帮助！

Answer 1

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

申请.transform(lambda y: y.fillna(y.value_counts().idxmax()))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