0 votes
1 view
in Data Science by (17.6k points)

I am working with this Pandas DataFrame in Python 2.7.

File    heat    Farheit Temp_Rating

   1    YesQ    75      N/A

   1    NoR     115     N/A

   1    YesA    63      N/A

   1    NoT     83      41

   1    NoY     100     80

   1    YesZ    56      12

   2    YesQ    111     N/A

   2    NoR     60      N/A

   2    YesA    19      N/A

   2    NoT     106     77

   2    NoY     45      21

   2    YesZ    40      54

   3    YesQ    84      N/A

   3    NoR     67      N/A

   3    YesA    94      N/A

   3    NoT     68      39

   3    NoY     63      46

   3    YesZ    34      81

I need to replace all NaNs in the Temp_Rating column with the value from the Farheit column.

This is what I need:

File        heat    Observation

   1        YesQ    75

   1        NoR     115

   1        YesA    63

   1        YesQ    41

   1        NoR     80

   1        YesA    12

   2        YesQ    111

   2        NoR     60

   2        YesA    19

   2        NoT     77

   2        NoY     21

   2        YesZ    54

   3        YesQ    84

   3        NoR     67

   3        YesA    94

   3        NoT     39

   3        NoY     46

   3        YesZ    81

If I do a Boolean selection, I can pick out only one of these columns at a time. The problem is if I then try to join them, I am not able to do this while preserving the correct order.

How can I only find Temp_Rating rows with the NaNs and replace them with the value in the same row of the Farheit column?

1 Answer

0 votes
by (32.5k points)
edited by

If the DataFrame is in df then replace any NaN values with the corresponding value of df.Farheit.

After that delete the 'Farheit' column and then rename the columns.

df.Temp_Rating.fillna(df.Farheit, inplace=True)

del df['Farheit']

df.columns = 'File heat Observations'.split()

If you want to learn Python proogramming language for Data Science then you can watch this complete video tutorial:

Related questions

Welcome to Intellipaat Community. Get your technical queries answered by top developers !


Categories

...