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。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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