Pandas でのグループ平均による NaN 代入
各グループ内の平均を使用して欠損値を埋めることは、表形式データを操作する場合の一般的なタスクです。欠損値を含む次の DataFrame を考えてみましょう:
df = pd.DataFrame({'value': [1, np.nan, np.nan, 2, 3, 1, 3, np.nan, 3], 'name': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C']})
私たちの目標は、欠損値を「name」列に基づいて各グループの平均値で代入することです。
これを達成するには、次のようにします。 Pandas では、groupby() 関数とtransform() 関数を利用できます。
grouped = df.groupby('name').mean() df["value"] = df.groupby("name").transform(lambda x: x.fillna(x.mean()))
groupby() 関数は、 「name」列、mean() は各グループの平均値を計算します。 transform() 関数は、この平均値を各グループ内の各行に適用し、欠損値を埋めます。
結果のデータフレーム:
print(df) name value 0 A 1 1 A 1 2 B 2 3 B 2 4 B 3 5 B 1 6 C 3 7 C 3 8 C 3
説明:
- mean() 関数は各グループ内の平均値を計算し、グループ化された新しい DataFrame を生成します。
- transform() 関数は、平均値を塗りつぶし値として使用して、fillna() メソッドを各グループに適用します。これにより、欠損値に各グループに固有の平均値が設定されます。
代替解決策:
グループベースの欠損値補完の別のアプローチは次のとおりです。
impute_cols = ['value'] df[impute_cols] = df[impute_cols].fillna(df.groupby('name')[impute_cols].transform('mean'))
どちらの方法でも同じ結果が得られますが、後者のアプローチの方が、複数の値を代入する場合に柔軟性が高くなります。列。
以上がグループ平均を使用してパンダの欠損値を代入する方法?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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