グループ平均を使用して Pandas DataFrame の欠損値を代入するにはどうすればよいですか?

Pandas DataFrames でのグループ平均による欠損値の代入

データ操作タスクでは、NaN として示される欠損値が発生することがよくあります。この問題に対処するための 1 つのアプローチは、これらの欠損値を特定のグループ内で計算された平均値で埋めることです。

サンプル データフレームを考えてみましょう:

name	value
A	1
A	NaN
B	NaN
B	2
B	3
B	1
C	3
C	NaN
C	3

私たちの目標は、NaN を置き換えることです。対応するグループの値は「値」の平均値となります。これを実現するには、transform() メソッドを利用します。

mean_values = df.groupby('name').transform(lambda x: x.fillna(x.mean()))
df["value"] = mean_values

実行後、データフレームが更新されます。

name	value
A	1
A	1
B	2
B	2
B	3
B	1
C	3
C	3
C	3

各 NaN 値は、それぞれのグループ平均値に置き換えられます。 、さらなる分析のためにデータの整合性を維持します。

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