<分区>
我知道 fillna() 方法可用于在整个数据帧中填充 NaN。
df.fillna(df.mean()) # fill with mean of column.
如何将均值计算限制在 NaN 所在的组(和列)。
示例:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({
'a': pd.Series([1,1,1,2,2,2]),
'b': pd.Series([1,2,np.NaN,1,np.NaN,4])
})
print df
输入
a b
0 1 1
1 1 2
2 1 NaN
3 2 1
4 2 NaN
5 2 4
输出(在 groupby('a') 之后 & 用 group 替换 NaN)
a b
0 1 1.0
1 1 2.0
2 1 1.5
3 2 1.0
4 2 2.5
5 2 4.0
最佳答案
IIUC 那么你可以调用fillna结果为 groupby在 'a' 和 transform 上在“b”上:
In [44]:
df['b'] = df['b'].fillna(df.groupby('a')['b'].transform('mean'))
df
Out[44]:
a b
0 1 1.0
1 1 2.0
2 1 1.5
3 2 1.0
4 2 2.5
5 2 4.0
如果您有多个 NaN 值，那么我认为以下应该有效:
In [47]:
df.fillna(df.groupby('a').transform('mean'))
Out[47]:
a b
0 1 1.0
1 1 2.0
2 1 1.5
3 2 1.0
4 2 2.5
5 2 4.0
编辑
In [49]:
df = pd.DataFrame({
'a': pd.Series([1,1,1,2,2,2]),
'b': pd.Series([1,2,np.NaN,1,np.NaN,4]),
'c': pd.Series([1,np.NaN,np.NaN,1,np.NaN,4]),
'd': pd.Series([np.NaN,np.NaN,np.NaN,1,np.NaN,4])
})
df
Out[49]:
a b c d
0 1 1 1 NaN
1 1 2 NaN NaN
2 1 NaN NaN NaN
3 2 1 1 1
4 2 NaN NaN NaN
5 2 4 4 4
In [50]:
df.fillna(df.groupby('a').transform('mean'))
Out[50]:
a b c d
0 1 1.0 1.0 NaN
1 1 2.0 1.0 NaN
2 1 1.5 1.0 NaN
3 2 1.0 1.0 1.0
4 2 2.5 2.5 2.5
5 2 4.0 4.0 4.0
对于“d”，您得到所有 NaN，因为对于组 1，对于 d，所有值都是 NaN/p>
关于python - 用每列的一组平均值填充 NaN，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/34003610/