python之从现有数据框创建新的数据框而不缺少值

我坚持完成一个很明显的任务。

我有一个缺少数据的 df。为了处理此类数据，我想测试两个数据帧。

对于第一个 X_real_zeros - 我将 missing 替换为 0。 对于第二个 X_real_means - 列的平均值。

我已经在一个数组中收集了所有数字列名

numeric_cols = ['RFCD.Percentage.1', 'RFCD.Percentage.2', 'RFCD.Percentage.3',  
                'RFCD.Percentage.4', 'RFCD.Percentage.5', 
                'SEO.Percentage.1', 'SEO.Percentage.2', 'SEO.Percentage.3', 
                'SEO.Percentage.4', 'SEO.Percentage.5', 
                'Year.of.Birth.1', 'Number.of.Successful.Grant.1', 'Number.of.Unsuccessful.Grant.1'] 

然后我尝试创建两个数据框。

data = pd.read_csv('data.csv') 
X_real_zeros = data 
for col in numeric_cols: 
    X_real_zeros[col] = data[col].fillna(0) 
 
X_real_means = data 
a = calculate_means(data[numeric_cols]) 
for col in numeric_cols: 
    print(a[col], col) 
    X_real_means[col] = data[col].fillna(a[col]) 

但是，当我想创建第二个时，结果发现我的 data 数据框已被修改。无论如何，我认为我的方法不准确，解决此类任务的正确方法是什么？

请您参考如下方法:

使用

X_real_means = data.copy() 

否则，变量 X_real_means 将引用与 data 完全相同的对象。

Wes Mickenny在这里回答了类似的问题:pandas dataframe, copy by value

修改后的整体代码如下所示:

data = pd.read_csv('data.csv') 
X_real_zeros = data.copy() 
for col in numeric_cols: 
    X_real_zeros[col] = data[col].fillna(0) 
 
X_real_means = data.copy() 
a = calculate_means(data[numeric_cols]) 
for col in numeric_cols: 
    print(a[col], col) 
    X_real_means[col] = data[col].fillna(a[col])