Python 3- Pandas -缺少数据和Binning值

Question

我有下面的代码，它从CSV文件中提取数据，我想对数据集中的一个变量执行一些分析。该变量是一种对象数据类型，它有很多缺失值。因此，我使用pd.to_numeric将它们转换为NaN。然后我创建了一些bin (1,2,3,4,5)来对variable.However的值进行分类，我希望在新变量("variable_q")中包含NaN作为一个类别或bin。例如“无数据”类别。这有可能吗？我该怎么做?我错过了anything>吗？

import pandas as pd
import numpy as np

data=pd.read_csv("dataset.csv")

data["variable"]=pd.to_numeric(data["variable"],errors="coerce")

data["variable_q"]=pd.cut(x=data["variable"],bins=[1,2,3,4,5],labels=["Low","Moderate","High","Extremely High"])

非常感谢!

Answer 1

嗯，我正在对变量做一个频率分布，我刚刚意识到在下面的代码中添加dropna=False作为参数可以解决这个问题。

已经创建了NaN类别！所以不需要在上面的代码中添加"No Data“类别。

data"variable_q".value_counts(sort=False，dropna=False)