df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 1, 2, 1, 2, 3],'B':[1, np.NaN, 3, 2, 1, 3, 3]})
df
>>>    A   B
0   1   1.0
1   2   NaN
2   1   3.0
3   2   2.0
4   1   1.0
5   2   3.0
6   3   3.0

分组求平均数填充缺失值NaN

情况1.求平均数时,分母不算上NaN数量,一共2个数,除以了2

df['B'] = df[['B']].fillna(df.groupby('A').transform('mean'))
df
>>>    A   B
0   1   1.0
1   2   2.5
2   1   3.0
3   2   2.0
4   1   1.0
5   2   3.0
6   3   3.0

情况2.求平均数时,分母算上NaN数量,一共3个数,除以了3

df['B'] = df[['B']].fillna(df.groupby('A').mean())
df
>>>    A   B
0   1   1.000000
1   2   1.666667
2   1   3.000000
3   2   2.000000
4   1   1.000000
5   2   3.000000
6   3   3.000000

分组求均值举例

df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 1, 2, 2, 3, 3],'B':[1, 4, 3, 2, 1, 3, 3]})
df
>>>A   B
0   1   1
1   1   4
2   1   3
3   2   2
4   2   1
5   3   3
6   3   3C = df['B'].groupby(by=df['A']).mean()
C
>>>
A
1    2.666667
2    1.500000
3    3.000000
Name: B, dtype: float64

众数填充缺失值NaN

df
>>>    A   B
0   1   1.0
1   2   NaN
2   1   3.0
3   2   2.0
4   1   1.0
5   2   3.0
6   3   3.0df['B'] = df['B'].fillna(df['B'].mode().iloc[0])
df
>>>    A   B
0   1   1.0
1   2   3.0
2   1   3.0
3   2   2.0
4   1   1.0
5   2   3.0
6   3   3.0

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#添加到学习笔记2末尾,直接运行.代码意义可以看注释. #需要import以下库 import torch import numpy as np from matplotlib import pypl ...

学习笔记-DataFrame求平均数,求众数

分组求平均数填充缺失值NaN

情况1.求平均数时,分母不算上NaN数量,一共2个数,除以了2

情况2.求平均数时,分母算上NaN数量,一共3个数,除以了3

分组求均值举例

众数填充缺失值NaN

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