如何在熊猫中的 NaN 值之间平均重新分配值？

Posted 2023-03-11

【中文标题】如何在熊猫中的 NaN 值之间平均重新分配值？

【英文标题】：How to redistribude the the value equaly between NaN values in pandas?

【发布时间】：2019-08-01 11:17:51

【问题描述】：

我有以下数据框：

                'B'         'C'
1/1/2017    'A' 
            BTC NaN       0.367392
            ETH NaN       0.367392
            XRP 0.164735  0.164735
            LTC 0.100481  0.100481
1/2/2017    BTC NaN       0.315265
            XRP NaN       0.315265
            ETH NaN       0.315265
            LTC 0.054204  0.054204

我想在 NaN 值之间平均重新分配 (1 - df['B'].groupby(level=0).sum())。 “C”列是预期输出的示例。

【问题讨论】：

什么是公式？我得到了一些不同的输出。

@jezrael 抱歉，我给出了一个错误的公式示例。我需要 (1 - df['B'].groupby(level=0).sum()) 谢谢。很抱歉造成混乱。

【参考方案1】：

应该这样做。您可以从here 和 onisnull()here 获取有关如何计算非 nan 值的更多信息。

无论您使用什么答案，始终抓住列没有 NaN 值的情况。在这种情况下，两个答案都会导致除以零错误。

import pandas as pd
import numpy as np
test = [np.NAN,np.NAN,np.NAN,np.NAN,0.123128,0.1238123]
df = pd.DataFrame("B":test)
df["C"] = df["B"].copy()
df["C"][df["C"].isnull()] = (1-df["B"].dropna().sum())/(len(df["B"]) - df["B"].count())
print(df)

输出：

          B         C
0       NaN  0.188265
1       NaN  0.188265
2       NaN  0.188265
3       NaN  0.188265
4  0.123128  0.123128
5  0.123812  0.123812

【参考方案2】：

您可以使用GroupBy.transform 的第一级MultiIndex 和sum，通过Series.isna 和sum 检查缺失值来获得第二个NaN 计数，除以和替换缺失值：

print (df)
                     C         D
A        B                      
1/1/2017 BTC       NaN  0.367392
         ETH       NaN  0.367392
         XRP  0.164735  0.164735
         LTC  0.100481  0.100481
1/2/2017 BTC       NaN  0.315265
         XRP       NaN  0.315265
         ETH       NaN  0.315265
         LTC  0.054204  0.054204

sum1 = 1 - df['C'].groupby(level=0).transform('sum')
len1 = df['C'].isna().groupby(level=0).transform('sum')

df['E'] = df['C'].fillna(sum1 / len1)
print (df)
                     C         D         E
A        B                                
1/1/2017 BTC       NaN  0.367392  0.367392
         ETH       NaN  0.367392  0.367392
         XRP  0.164735  0.164735  0.164735
         LTC  0.100481  0.100481  0.100481
1/2/2017 BTC       NaN  0.315265  0.315265
         XRP       NaN  0.315265  0.315265
         ETH       NaN  0.315265  0.315265
         LTC  0.054204  0.054204  0.054204

【讨论】：

非常感谢您的解决方案！完美运行！