Pandas DataFrames에서 그룹 평균으로 누락된 값 대치
데이터 조작 작업에서는 NaN으로 표시된 누락된 값을 만나는 것이 일반적입니다. 이 문제를 해결하기 위한 한 가지 접근 방식은 이러한 누락된 값을 특정 그룹 내에서 계산된 평균 값으로 채우는 것입니다.
예제 데이터 프레임을 고려하세요.
name | value |
---|---|
A | 1 |
A | NaN |
B | NaN |
B | 2 |
B | 3 |
B | 1 |
C | 3 |
C | NaN |
C | 3 |
우리의 목표는 NaN을 대체하는 것입니다. 해당 그룹 평균이 '값'인 값입니다. 이를 달성하기 위해 다음과 같이 변환() 메서드를 활용할 수 있습니다.
mean_values = df.groupby('name').transform(lambda x: x.fillna(x.mean())) df["value"] = mean_values
실행 후 데이터프레임이 업데이트됩니다.
name | value |
---|---|
A | 1 |
A | 1 |
B | 2 |
B | 2 |
B | 3 |
B | 1 |
C | 3 |
C | 3 |
C | 3 |
각 NaN 값은 해당 그룹 평균으로 대체되었습니다. , 추가 분석을 위해 데이터의 무결성을 보존합니다.
위 내용은 그룹 수단을 사용하여 Pandas DataFrames에서 누락된 값을 어떻게 대치할 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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