如何解决np.random.choice 向量化时不返回正确的权重
感谢@tdelaney 指导我完成我的第一篇文章，我不得不编辑它：
import pandas as pd
import numpy as np
# This is a hypothetical line to generate a df with a column similar to the one which I'm having trouble with:
dataset_2021 = pd.DataFrame({"genero_usuario":["M","M",None,"F",None]})
数据集有一个包含用户性别的字符串列：“M”代表男性，“F”代表女性，还有一些我想插补的空值。我使用非空值的 value_counts() 获得了“M”和“F”的权重：M = 0.656,F = 0.344（这是来自我的数据集，我写的测试给出了 0.6 和 0.4）
以下代码行完美运行，并在具有足够大的数据集时返回正确的权重（在上面给出的小型测试数据集中，它稍微改变了它）。问题是，由于我的 df 的大小，执行时间太长：
dataset_2021["genero_usuario"] = dataset_2021["genero_usuario"].apply(lambda x : x if pd.isnull(x) == False else np.random.choice(a = ["M","F"],p=[0.656,0.344]))
我想使用的更快的矢量化版本不起作用。第一次尝试：
dataset_2021.loc[dataset_2021.genero_usuario.isnull(),dataset_2021.genero_usuario] = np.random.choice(a = ["M",0.344])
这会引发错误：
Cannot mask with non-boolean array containing NA / NaN values
第二次尝试：
dataset_2021.fillna(value = {"genero_usuario" : np.random.choice(a = ["M",0.344])},inplace = True)
这会估算空值，但会降低“M”的权重并增加“F”的权重：value_counts() 给出 M 0.616 和 F 0.384。
提前致谢
解决方法
np.random.choice 返回一个值，因此您将相同的值分配给所有空单元格。
因此，您必须首先找到所有空值并生成足够的随机值来填补所有空白：
mask = dataset_2021["genero_usuario"].isnull()
dataset_2021["genero_usuario"][mask] = np.random.choice(size=mask.sum(),a=["M","F"],p=[0.716,0.284])
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