替换中缺少的数据Pandas.DataFrame不起作用

Question

我在挖Kaggle's Titanic excercise。在

我有一个熊猫.DataFrame哪个列“Age”分散了一些NaN'值，而另一个名为IsAlone的列，其值是1或{}，这取决于该船上的个人规则。在

我试图用孤独者的平均年龄来替换第NaN列上的NaN值，与那些不孤独的人的平均年龄相同。目的只是练习pandas DataFrame，根据规则替换NaN值。在

我要对那些孤独的人说：

df_train[(df_train.IsAlone.astype(bool) & df_train.Age.isnull() )].Age = \
    df_train[(df_train.IsAlone.astype(bool) & ~df_train.Age.isnull() )].Age.mean()

对那些不孤单的人也是一样：

^{pr2}$

但是这根本不起作用，列Age仍然具有相同的NaN值。在

有什么想法吗？在

Answer 1

问题是原始帧的副本上的值发生了更改。有关详细信息，请参阅Returning a view versus a copy。如文件所示：

When setting values in a pandas object, care must be taken to avoid what is called chained indexing.

要更改原始帧的视图上的值，可以执行以下操作：

j = df_train.IsAlone.astype(bool) & df_train.Age.isnull()
i = df_train.IsAlone.astype(bool) & ~df_train.Age.isnull()
df_train.loc[j, 'Age'] = df_train.loc[i, 'Age'].mean()