パンダは、私がデータフレームを持っている行

Question

の他のセルから値を導出する、NaN値と列のセルを埋める：

 a b  c 
0 1 2  3 
1 1 1  1 
2 3 7  NaN 
3 2 3  5 
... 

私はここ列「三」インプレース（値を更新）を充填します値は機械学習アルゴリズムを使用するNaNです。

私はそれをどのように行うのか分かりません。サンプルコード：

import pandas as pd 
import numpy as np 
from sklearn.linear_model import LinearRegression 
df=pd.DataFrame([range(3), [1, 5, np.NaN], [2, 2, np.NaN], [4,5,9], [2,5,7]],columns=['a','b','c']) 
x=[] 
y=[] 
for row in df.iterrows(): 
    index,data = row 
    if(not pd.isnull(data['c'])): 
     x.append(data[['a','b']].tolist()) 
     y.append(data['c']) 

model = LinearRegression() 
model.fit(x,y) 

#this line does not do it in place. 
df[~df.c.notnull()].assign(c = lambda x:model.predict(x[['a','b']])) 

しかし、これは私にデータフレームのコピーを与えます。私は残したオプションだけforループを使用していますが、私はそれをしたくありません。私はパンダを使ってそれをやるという、より多くのピッソニックな方法があるはずだと思います。誰かが助けてくれますか？それともこれを行う方法は他にありますか？

Answer 1

あなたが好きな何かをする必要があります：これは、あなたが最初にあなたが（pd.isnull(df['three'])）を変更したいスライスを維持するためにデータフレームをフィルタリングし、この方法df

直接データフレームを変更

df.loc[pd.isnull(df['three']), 'three'] = _result of model_

、そのスライスから、変更する列を選択します（three）。

同等の右側に

、それは（、あなたの例では1行）で濾過データフレームよりも行数が同じ配列/リスト/シリーズを得ることを期待

あなたは調整する必要がありますあなたのモデルはおそらくsigniことをこの

pred = model.predict(df[['a', 'b']]) 
df['pred'] = model.predict(df[['a', 'b']]) 
df.loc[pd.isnull(df['c']), 'c'] = df.loc[pd.isnull(df['c']), 'pred'] 

ノートのようなSTGを行う必要があり、正確

EDIT

を返すものに応じてあなたの例でscikitを学んでいる方法から、問題の有害な部分が生じます。予測するときは、データセット全体をモデルに渡す必要があります。