Как заменить значения NaN с помощью группировки pivot_table в DataFrame pandas?

Содержание

Вопрос или проблема
Ответ или решение
Шаг 1: Вычисление среднего значения весов товаров
Шаг 2: Замена значений NaN
Альтернативный способ: Использование fillna с map
Возможные проблемы и предупреждения
Заключение

Вопрос или проблема

Я работаю над практической задачей по машинному обучению с https://datahack.analyticsvidhya.com/contest/practice-problem-big-mart-sales-iii/#ProblemStatement

Я хочу заменить нулевые значения в столбце ‘Item_Weight’, и для этого я использую средние значения, полученные с помощью pivot_table, где я рассчитала среднее по ‘Item_Weight’ и сгруппировала среднее по столбцу ‘Item_Identifier’ из набора данных.

item_weight_mean = ds.pivot_table(values="Item_Weight",columns="Item_Identifier")
loc2 = ds['Item_Weight'].isnull()
ds.loc[loc2, 'Item_Weight'] = ds.loc[loc2, 'Item_Identifier'].apply(lambda x: item_weight_mean[x])

Я получаю ошибку для того же кода.

(key)
-> 2902             indexer = self.columns.get_loc(key)
   2903             if is_integer(indexer):
   2904                 indexer = [indexer]

D:\Important Applications\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py in get_loc(self, key, method, tolerance)
   2895                 return self._engine.get_loc(casted_key)
   2896             except KeyError as err:
-> 2897                 raise KeyError(key) from err
   2898 
   2899         if tolerance is не None:

KeyError: 'FDN52'

Как мне удалить эту ошибку?

Рассмотрите возможность использования df.fillna(). Это имеет множество вариантов замены nans значениями на ваш выбор. Вы можете применить это как к полным датафреймам, так и к конкретным столбцам (т.е. Series).

Результат функции pivot_table – это датафрейм, что вы можете подтвердить с помощью команды type.

Во-вторых, синтаксис item_weight_mean[x] – это способ индексации столбцов, в то время как я подозреваю, что вы хотите индексировать строки.

Таким образом, сообщение об ошибке говорит о том, что ключ FDN52 не является столбцом, на мой взгляд.

Ответ или решение

Чтобы заменить значения NaN в столбце ‘Item_Weight’ с использованием сводной таблицы (pivot_table) в DataFrame pandas, вам нужно будет выполнить несколько шагов, чтобы избежать ошибок и правильно организовать данные. Давайте рассмотрим процесс более подробно.

Шаг 1: Вычисление среднего значения весов товаров

Первым делом необходимо создать сводную таблицу, которая будет содержать средние значения ‘Item_Weight’, сгруппированные по ‘Item_Identifier’. Ваша текущая попытка создать сводную таблицу имеет некоторую ошибку. Для создания сводной таблицы конечный результат должен возвращать серию со средними значениями, а не DataFrame, что решит проблему с индексацией.

item_weight_mean = ds.pivot_table(values='Item_Weight', index='Item_Identifier', aggfunc='mean').squeeze()

В этом коде squeeze() позволяет преобразовать DataFrame в серию, что упростит использование её для замены значений NaN.

Шаг 2: Замена значений NaN

Теперь, когда у вас есть серия item_weight_mean, вы можете использовать метод fillna() или .loc[], чтобы заменить значения NaN в ‘Item_Weight’ на соответствующие средние значения. Для этого выполните следующее:

ds['Item_Weight'] = ds.apply(
    lambda row: item_weight_mean[row['Item_Identifier']] if pd.isna(row['Item_Weight']) else row['Item_Weight'],
    axis=1
)

Альтернативный способ: Использование `fillna` с `map`

Также можно воспользоваться более элегантным способом замены NaN с помощью сочетания fillna() и map(), что сделает код более читаемым:

ds['Item_Weight'].fillna(ds['Item_Identifier'].map(item_weight_mean), inplace=True)

Возможные проблемы и предупреждения

KeyError: Ошибка, с которой вы столкнулись, могла возникнуть из-за того, что в индексе сводной таблицы нет значения, соответствующего ключу из ‘Item_Identifier’. Убедитесь, что все значения ‘Item_Identifier’ в вашем DataFrame присутствуют в индексе вашей сводной таблицы, чтобы избежать этой ошибки.
Проверка наличия значений: Перед выполнением замены хорошо бы проверить, есть ли значения NaN в ‘Item_Weight’, а также корректность соответствующих значений в ‘Item_Identifier’:

print(ds['Item_Weight'].isnull().sum())  # Вывод количества NaN значений
print(item_weight_mean.index)  # Список всех доступных Item_Identifier

Заключение

Подводя итоги, вы можете эффективно заменить значения NaN в столбце ‘Item_Weight’, используя сгруппированные средние значения по ‘Item_Identifier’ с помощью сводной таблицы и различных методов pandas. Такой подход не только помогает справиться с отсутствующими данными, но и обеспечивает чистоту и точность ваших данных для дальнейшего анализа или машинного обучения.

Если у вас возникли дополнительные вопросы или нужна помощь в других аспектах работы с pandas, не стесняйтесь спрашивать.