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Python/Pandas Dataframe remplacer par la valeur médiane

J'ai un dataframe Python Pandas avec plusieurs colonnes et une colonne a 0 valeurs. Je veux remplacer les valeurs 0 par les median ou mean de cette colonne. 

data est mon cadre de données
artist_hotness est la colonne

mean_artist_hotness = data['artist_hotness'].dropna().mean()

if len(data.artist_hotness[ data.artist_hotness.isnull() ]) > 0:
data.artist_hotness.loc[ (data.artist_hotness.isnull()), 'artist_hotness'] = mean_artist_hotness

J'ai essayé ça, mais ça ne marche pas. 

pythonpandasdataframemeanmedian
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jeangelj

Je pense que vous pouvez utiliser mask et ajouter le paramètre skipna=True à mean à la place dropna. Également besoin de changer la condition en data.artist_hotness == 0 si nécessaire, remplacez les valeurs 0 ou data.artist_hotness.isnull() si nécessaire, remplacez les valeurs NaN:

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.DataFrame({'artist_hotness': [0,1,5,np.nan]})
print (data)
   artist_hotness
0             0.0
1             1.0
2             5.0
3             NaN

mean_artist_hotness = data['artist_hotness'].mean(skipna=True)
print (mean_artist_hotness)
2.0

data['artist_hotness']=data.artist_hotness.mask(data.artist_hotness == 0,mean_artist_hotness)
print (data)
   artist_hotness
0             2.0
1             1.0
2             5.0
3             NaN

Vous pouvez également utiliser loc , mais omettre le nom de la colonne:

data.loc[data.artist_hotness == 0, 'artist_hotness'] = mean_artist_hotness
print (data)
   artist_hotness
0             2.0
1             1.0
2             5.0
3             NaN

data.artist_hotness.loc[data.artist_hotness == 0, 'artist_hotness'] = mean_artist_hotness
print (data)

IndexingError: (0 Vrai 1 Faux 2 Faux 3 Faux Nom: artist_hotness, dtype: bool, 'artist_hotness')

Une autre solution est DataFrame.replace avec la spécification des colonnes:

data=data.replace({'artist_hotness': {0: mean_artist_hotness}}) 
print (data)
    aa  artist_hotness
0  0.0             2.0
1  1.0             1.0
2  5.0             5.0
3  NaN             NaN

Ou, si nécessaire, remplacez toutes les valeurs 0 dans toutes les colonnes:

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.DataFrame({'artist_hotness': [0,1,5,np.nan], 'aa': [0,1,5,np.nan]})
print (data)
    aa  artist_hotness
0  0.0             0.0
1  1.0             1.0
2  5.0             5.0
3  NaN             NaN

mean_artist_hotness = data['artist_hotness'].mean(skipna=True)
print (mean_artist_hotness)
2.0

data=data.replace(0,mean_artist_hotness) 
print (data)
    aa  artist_hotness
0  2.0             2.0
1  1.0             1.0
2  5.0             5.0
3  NaN             NaN

Si nécessaire, remplacez NaN dans toutes les colonnes, utilisez DataFrame.fillna :

data=data.fillna(mean_artist_hotness) 
print (data)
    aa  artist_hotness
0  0.0             0.0
1  1.0             1.0
2  5.0             5.0
3  2.0             2.0

Mais si seulement dans certaines colonnes utilisez Series.fillna :

data['artist_hotness'] = data.artist_hotness.fillna(mean_artist_hotness) 
print (data)
    aa  artist_hotness
0  0.0             0.0
1  1.0             1.0
2  5.0             5.0
3  NaN             2.0
4
jezrael

utilisez la méthode pandasreplace:

df = pd.DataFrame({'a': [1,2,3,4,0,0,0,0], 'b': [2,3,4,6,0,5,3,8]}) 

df 
   a  b
0  1  2
1  2  3
2  3  4
3  4  6
4  0  0
5  0  5
6  0  3
7  0  8

df['a']=df['a'].replace(0,df['a'].mean())

df
   a  b
0  1  2
1  2  3
2  3  4
3  4  6
4  1  0
5  1  5
6  1  3
7  1  8
7
shivsn
data['artist_hotness'] = data['artist_hotness'].map( lambda x : data.artist_hotness.mean() if x == 0 else x)
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Sailendra Pinupolu

Je les trouve très utiles, bien que mask soit vraiment lent (je ne sais pas pourquoi).

J'ai fait ça:

df.loc[ df['artist_hotness'] == 0 | np.isnan(df['artist_hotness']), 'artist_hotness' ] = df['artist_hotness'].median()
0
sijie.xiong