DataFrame の NaN をランダムな値で置きかえる

どういうこと?

例えば、こんなデータフレームの NaN にランダムな別々の値を入れたい。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, np.nan, 4],
                   'b': [np.nan, 3, np.nan, np.nan]})

	a	b
0	1.0	NaN
1	2.0	3.0
2	NaN	NaN
3	4.0	NaN

いまのところ pandas.DataFrame.fillna では実現できない。
実際、 pandas.DataFrame.fillna— pandas 0.25.1 documentation には以下のとおり記載されている。

value : scalar, dict, Series, or DataFrame
Value to use to fill holes (e.g. 0), alternately a dict/Series/DataFrame of values specifying which value to use for each index (for a Series) or column (for a DataFrame). Values not in the dict/Series/DataFrame will not be filled. This value cannot be a list.

どうする?

pandas.DataFrame.mask を使う。
引数の other に元のデータフレームと同じ shape のランダムな array を指定する。

df.mask(df.isna(), other=np.random.rand(*df.shape))

結果の一例

	a	b
0	1.0	0.017323
1	2.0	3.0
2	0.071862	0.455177
3	4.0	0.527770

いくつかの選択肢からランダムな値を入れたいのであれば choice で生成する。

df.mask(df.isna(), np.random.choice(['a', 'b', 'c'], df.shape))

結果の一例

	a	b
0	1	b
1	2	3
2	b	a
3	4	a