Pandas fillna 抛出 ValueError：填充值必须在类别中

Question

描述：这两个特征都是分类数据类型。我在同一日期集的不同内核中使用此代码工作正常，唯一的区别是功能在 flote64 中。后来我将这些特征 dtypes 转换为分类，因为数据集中的所有特征都代表类别。

下面是代码：

 AM_train['product_category_2'].fillna('Unknown', inplace =True)
AM_train['city_development_index'].fillna('Missing', inplace =True)

原文由 Ravi Varma 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

首先使用 Series.cat.add_categories 添加类别：

 AM_train['product_category_2'] = AM_train['product_category_2'].cat.add_categories('Unknown')
AM_train['product_category_2'].fillna('Unknown', inplace =True)

AM_train['city_development_index'] = AM_train['city_development_index'].cat.add_categories('Missing')
AM_train['city_development_index'].fillna('Missing', inplace =True)

样本：

 AM_train = pd.DataFrame({'product_category_2': pd.Categorical(['a','b',np.nan])})
AM_train['product_category_2'] = AM_train['product_category_2'].cat.add_categories('Unknown')
AM_train['product_category_2'].fillna('Unknown', inplace =True)

print (AM_train)
  product_category_2
0                  a
1                  b
2            Unknown

原文由 jezrael 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 2

在尝试摆脱所有 NaN 时，我在数据框中遇到了同样的错误。

我没有看太多，但是用 .fillna() 代替 .replace(np.nan, value) 就成功了。

谨慎使用，因为我不确定 np.nan 捕获所有解释为 NaN 的值

原文由 lotrus28 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议