南强小屋 Design By 杰米
Python实现按某一列关键字分组，并计算各列的平均值，并用该值填充该分类该列的nan值。
DataFrame数据格式
fillna方式实现
groupby方式实现
DataFrame数据格式
以下是数据存储形式：
fillna方式实现
1、按照industryName1列，筛选出业绩
2、筛选出相同行业的Series
3、计算平均值mean，采用fillna函数填充
4、append到新DataFrame中
5、循环遍历行业名称，完成2,3,4步骤
factordatafillna = pd.DataFrame() industrys = newfactordata1.industryName1.unique() for ind in industrys: t = newfactordata1.industryName1 == ind a = newfactordata1[t].fillna(newfactordata1[t].mean()) factordatafillna = factordatafillna.append(a)
groupby方式实现
采用groupby计算，详细见代码注释
df = pd.DataFrame({'code':[1,2,3,4,5,6,7,8],
'value':[np.nan,5,7,8,9,10,11,12],
'value2':[5,np.nan,7,np.nan,9,10,11,12],
'indstry':['农业1','农业1','农业1','农业2','农业2','农业4','农业2','农业3']},
columns=['code','value','value2','indstry'],
index=list('ABCDEFGH'))
# 只留下需要处理的列
cols = [col for col in df.columns if col not in['code','indstry']]
# 分组的列
gp_col = 'indstry'
# 查询nan的列
df_na = df[cols].isna()
# 根据分组计算平均值
df_mean = df.groupby(gp_col)[cols].mean()
print(df)
# 依次处理每一列
for col in cols:
na_series = df_na[col]
names = list(df.loc[na_series,gp_col])
t = df_mean.loc[names,col]
t.index = df.loc[na_series,col].index
# 相同的index进行赋值
df.loc[na_series,col] = t
print(df)
code value value2 indstry A 1 NaN 5.0 农业1 B 2 5.0 NaN 农业1 C 3 7.0 7.0 农业1 D 4 8.0 NaN 农业2 E 5 9.0 9.0 农业2 F 6 10.0 10.0 农业4 G 7 11.0 11.0 农业2 H 8 12.0 12.0 农业3 code value value2 indstry A 1 6.0 5.0 农业1 B 2 5.0 6.0 农业1 C 3 7.0 7.0 农业1 D 4 8.0 10.0 农业2 E 5 9.0 9.0 农业2 F 6 10.0 10.0 农业4 G 7 11.0 11.0 农业2 H 8 12.0 12.0 农业3
以上这篇Python Pandas实现数据分组求平均值并填充nan的示例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
南强小屋 Design By 杰米
广告合作：本站广告合作请联系QQ：858582 申请时备注：广告合作（否则不回）
免责声明：本站文章均来自网站采集或用户投稿，网站不提供任何软件下载或自行开发的软件！ 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为，请邮件告知！ 858582#qq.com
免责声明：本站文章均来自网站采集或用户投稿，网站不提供任何软件下载或自行开发的软件！ 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为，请邮件告知！ 858582#qq.com
南强小屋 Design By 杰米
暂无Python Pandas实现数据分组求平均值并填充nan的示例的评论...
RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。