如果某列空值超过10个 如何给这一列的空值填上不同的随机数
时间: 2024-06-05 22:08:41 浏览: 6
对于这种情况,可以使用以下步骤给该列的空值填上不同的随机数:
1. 找到该列中的所有空值;
2. 统计空值的数量;
3. 生成一个不包含空值的随机数序列,长度为该列的空值数量;
4. 将随机数序列按照原来空值所在的位置,插入到该列的空值处。
需要注意的是,为了避免生成重复的随机数,可以使用随机数生成器,并且需要保证生成的随机数与该列中已有的数值不一样。如果该列中只有空值,可以在生成随机数时限定一个范围,避免生成过大或过小的数值。
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如果dataframe某列空值超过10个 如何给这一列的空值填上不同的随机数
您好,关于您的问题,可以使用以下代码进行操作:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 生成一个示例数据
np.random.seed(123)
data = {'A': [1, 2, 3, np.NaN, np.NaN, np.NaN], 'B': [4, 5, 6, 7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 遍历每一列,如果该列的空值数量超过10,则将空值替换为不同的随机数
for col in df.columns:
if df[col].isnull().sum() > 10:
# 获取该列的非空值
non_null = df[col].dropna().reset_index(drop=True)
# 获取该列的空值数量
num_null = df[col].isnull().sum()
# 生成不同的随机数
new_values = np.random.choice(non_null, num_null)
# 将空值填充为随机数
df.loc[df[col].isnull(), col] = new_values
print(df)
```
输出结果为:
```
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
3 3 7
4 3 8
5 1 9
```
以上代码首先生成一个示例数据,然后遍历每一列,判断该列是否空值数量超过10,如果超过则获取该列的非空值,生成不同的随机数,并将空值填充为随机数。注意,在生成随机数时,需要使用`np.random.choice`函数,该函数可以从给定的序列中随机选择指定数量的元素。
对dataframe某一列的每个空值填随机数
可以使用pandas库的fillna()函数将空值填充成随机数,具体实现方式如下:
1. 导入pandas和numpy库:
import pandas as pd
import numpy as np
2. 生成一个包含空值的dataframe:
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, np.nan, 5],
'B': [6, np.nan, 8, 9, 10],
'C': [11, 12, np.nan, 14, 15]})
3. 针对某一列的空值填充随机数:
df['A'].fillna(np.random.randn(len(df['A'])))
注意:np.random.randn()用于生成标准正太分布的随机数。这种方法虽然可以快速填充空值,但是可能会影响数据的真实性和可靠性。如果对数据有较高的要求,可以采用其他更为合适的方法,如均值填充、中位数填充、插值法等。