Dataframe 用范围内的随机值替换 NaN

Question

我有一个带有 NaN 的 Python 数据框，如下所示：

import pandas as pd
details = {
    'info1' : [10,None,None,None,None,None,15,None,None,None,5],
    'info2' : [15,None,None,None,10,None,None,None,None,None,20],
}
df = pd.DataFrame(details)
print(df)

如何用特定范围（基于有值的行）内的随机数（例如，uniform）替换 NaN，如下所示：

Answer 1

IIUC，您可以用随机范围的数字替换 nan 值，如下所示：

details = {
    'info1' : [10,None,None,None,None,None,15,None,None,None,5],
    'info2' : [15,None,None,None,10,None,None,None,None,None,20],
}
df = pd.DataFrame(details)

df = df.map(lambda x: x if not np.isnan(x) else np.random.randint(10,15))

print(df)

结果：

   info1  info2
0    10.0   15.0
1    11.0   13.0
2    11.0   14.0
3    10.0   12.0
4    13.0   10.0
5    12.0   14.0
6    15.0   10.0
7    13.0   14.0
8    14.0   11.0
9    13.0   13.0
10    5.0   20.0