数据科学分析中分类变量的清理与填充

Question

我正在处理我的第一个机器学习问题，我正在努力清理数据集中的分类特征。我的目标是建立一个攀岩推荐系统。你知道吗

问题1:

我有三个相关的栏目有错误的信息：

现在的样子：

我希望它看起来像：

如果按位置名称分组，则有不同的位置标识号和与该名称关联的国家/地区。然而，每一个差异都有一个明显的胜利者/明显的多数。我有一个200万个条目的数据集，给定位置名称的位置id和位置国家的模式是压倒性的，指向一个答案（例如：clear\u creek的“300”和“USA”）。你知道吗

使用pandas/python，如何按位置名称对数据集进行分组，根据该位置名称计算位置id和位置country的模式，然后用这些基于位置名称的模式计算替换整个id和country列以清理数据？你知道吗

我已经玩过groupby，replace，duplicated，但是我认为最终我需要创建一个函数来完成这个任务，我真的不知道从哪里开始。（我为我的编码幼稚提前道歉）我知道必须有一个解决方案，我只需要被指向正确的方向。你知道吗

问题2:

另外，有人建议在我的位置\姓名类别（42012/200万）和位置\国家（46890/200万）列中填写NaN值吗？作为未知值保存是最好的吗？我觉得基于频率填充这些特性会对我的数据集造成可怕的偏见。你知道吗

data = {'index': [1,2,3,4,5,6,7,8,9], 
        'location_name': ['kalaymous', 'kalaymous', 'kalaymous', 'kalaymous',
                          'clear_creek', 'clear_creek', 'clear_creek', 
                          'clear_creek', 'clear_creek'],
        'location_id': [100,100,0,100,300,625,300,300,300], 
        'location_country': ['GRC', 'GRC', 'ESP', 'GRC', 'USA', 'IRE', 
                             'USA', 'USA', 'USA']}
df = pd.DataFrame.from_dict(data)

***寻找它的回报：

improved_data = {'index': [1,2,3,4,5,6,7,8,9], 
            'location_name': ['kalaymous', 'kalaymous', 'kalaymous', 'kalaymous',
                              'clear_creek', 'clear_creek', 'clear_creek', 
                              'clear_creek', 'clear_creek'],
            'location_id': [100,100,100,100,300,300,300,300,300], 
            'location_country': ['GRC', 'GRC', 'GRC', 'GRC', 'USA', 'USA', 
                                 'USA', 'USA', 'USA']}

new_df = pd.DataFrame.from_dict(improved_data)

Answer 1

正如Erfan提到的，对第一个问题的预期结果有一个看法是很有帮助的。你知道吗

对于第二个，pandas有一个fillna方法。可以使用此方法填充NaN值。例如，要用“UNKNOWN\u LOCATION”填充值，可以执行以下操作：

df.fillna('UNKNOWN_LOCATION')

请参阅第一个问题的潜在解决方案：

df.groupby('location_name')[['location_id', 'location_country']].apply(lambda x: x.mode())