包括根据一组已分组的数据补充缺失的值。
创始人
2024-11-24 05:30:40
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要根据一组已分组的数据补充缺失的值，可以使用Python中的pandas库来实现。下面是一个包含代码示例的解决方法：
import pandas as pd
# 创建一个包含缺失值的数据集
data = {
'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
'Value': [1, 2, None, 4, 5, None]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用groupby和transform函数来填充缺失值
df['Value'] = df.groupby('Group')['Value'].transform(lambda x: x.fillna(x.mean()))
print(df)
输出结果:
Group Value
0 A 1.0
1 A 2.0
2 B 4.0
3 B 4.0
4 C 5.0
5 C 5.0
在上述代码中，我们首先创建了一个包含缺失值的数据集。然后使用groupby函数根据"Group"列进行分组。接着使用transform函数和匿名函数来对每个组的缺失值进行填充，这里使用了均值来进行填充。最后，我们打印出填充后的数据集。
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