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Angelina
Asked:2023-05-31 15:29:42 +0000 UTC2023-05-31 15:29:42 +0000 UTC

根据来自另一列的数据在列中填充 NaN，如果这些不包含在某个列表中？

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数据框：

姓名 发布年份 平台
雷曼竞技场 2001.0 PS2
雷曼竞技场 2002.0 大湾区
雷曼竞技场 钠盐 GC
劲爆橄榄球 2004 2003.0 XB
劲爆橄榄球 2004 钠盐 大湾区
劲爆橄榄球 2004 钠盐 PS2

我想用year_of_release相同游戏名称但在不同平台上的年份填充 NaN 列。有一个问题是相同的标题可能有不同的发行年份——在这种情况下，保留 NaN。

我决定首先创建一个列表，在其中过滤掉具有不同发行年份的相同标题，然后使用 apply 我尝试在列中填充 NaN year_of_release，排除标题落入列表的行。所有没有相同名称和同一年发布的东西，我决定保留为 NaN。我决定填中间，因为如果你选择中位数，那么 NaN 多的地方的名字就变成 NaN。目前，标题不会被创建的列表过滤。

创建一个列表，其中包含具有不同发行年份的相同标题：

excludae_list = df.groupby('name')['year_of_release'].agg(['min', 'max']).reset_index()
excludae_list = excludae_list[excludae_list['min'] != excludae_list['max']]
excludae_list = excludae_list['name']

填补列中的空白year_of_release：

df['year_of_release'] = df.groupby('name')['year_of_release'].apply(lambda x: x.fillna(np.mean(x)) if x.name not in exclude_list else np.nan)
python

1 个回答

  1. Best Answer

    如果我正确理解了这个问题，那么你可以用这个 orbasis 简单地解决它：

    df["year_of_release"] = df.groupby("name", group_keys=False)["year_of_release"].apply(
    lambda x: x.fillna(x.dropna().unique()[0] if x.nunique()==1 else np.nan))

                  name  year_of_release platform
0     Rayman Arena           2001.0      PS2
1     Rayman Arena           2002.0      GBA
2     Rayman Arena              NaN       GC
3  Madden NFL 2004           2003.0       XB
4  Madden NFL 2004           2003.0      GBA
5  Madden NFL 2004           2003.0      PS2
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