如何使用组均值估算 Pandas DataFrame 中的缺失值？

在 Pandas DataFrame 中用组均值填充缺失值

在数据操作任务中，经常会遇到表示为 NaN 的缺失值。为了解决这个问题，一种方法是用特定组内计算的平均值来填充这些缺失值。

考虑示例数据框：

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

我们的目标是替换 NaN具有相应组平均值“值”的值。为了实现这一点，我们可以利用transform()方法：

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

执行后，数据帧被更新：

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

每个NaN值都被替换为其各自的组平均值，保留数据的完整性以供进一步分析。

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