如何在Pandas中按条件用众数替换Product A的Price值

原始数据集 #

实现步骤与代码 #

1. 导入依赖并加载数据
   先导入pandas，同时构造目标数据集：

   import pandas as pd
   
   # 构造数据集
   data = {
       'Product': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'A', 'A', 'A', 'A', 'c', 'D'],
       'Price': [5, 6, 7, 8, 8, 4, 5, 5, 5, pd.NA, 4, 3]
   }
   df = pd.DataFrame(data)
   

2. 计算Product A的Price列众数
   筛选出Product为A的行，排除空值后取众数（此处众数唯一为5）：

   # 计算Product A的Price众数，dropna=True排除空值
   a_price_mode = df[df['Product'] == 'A']['Price'].mode(dropna=True)[0]
   

3. 替换Product A对应的Price值
   用loc定位符合条件的行，统一替换Price为计算出的众数：

   # 替换所有Product为A的行的Price为众数
   df.loc[df['Product'] == 'A', 'Price'] = a_price_mode
   

最终结果 #

执行代码后，所有Product为A的行Price均会变为5，数据集更新为：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mathew John