基于几列的平均 3 个值的 Fillna

Question

我有一个如下所示的数据框：

month      country  prod    sales   units   cust    u/cust      $/unit
4/1/2022    FRANCE  PROD.A  1715    329     148     2.222973    5.212766
4/1/2022    FRANCE  PROD.B  1708    371     156     2.378205    4.603774
4/1/2022    ITALY   PROD.A  1636    396     176     2.250000    4.131313
4/1/2022    ITALY   PROD.B  1965    308     130     2.369231    6.379870
5/1/2022    FRANCE  PROD.A  1623    305     143     2.132867    5.321311
5/1/2022    FRANCE  PROD.B  1791    398     140     2.842857    4.500000
5/1/2022    ITALY   PROD.A  1753    387     134     2.888060    4.529716
5/1/2022    ITALY   PROD.B  1643    394     138     2.855072    4.170051
6/1/2022    FRANCE  PROD.A  1600    399     149     2.677852    4.010025
6/1/2022    FRANCE  PROD.B  1700    327     132     2.477273    5.198777
6/1/2022    ITALY   PROD.A  1619    362     136     2.661765    4.472376
6/1/2022    ITALY   PROD.B  1871    369     150     2.460000    5.070461
7/1/2022    FRANCE  PROD.A  NaN     355     144     2.465278    NaN
7/1/2022    FRANCE  PROD.B  NaN     320     134     2.388060    NaN
7/1/2022    ITALY   PROD.A  NaN     377     136     2.772059    NaN
7/1/2022    ITALY   PROD.B  NaN     363     135     2.688889    NaN

我想做的是用那个国家和那个产品的最后 3 个值的平均值来“填充”“$/unit”列。

即，第一个 NaN 应该是 4 月、5 月和 6 月法国 PROD.A 美元/单位的平均值（在本例中为 5.21、5.32 和 4.01 或 4.84 的平均值）。

感谢本网站的另一个问题，我可以进行“前向填充”，获取该产品在该国家/地区的最后一个值：

df = df.groupby(['country', 'prod'], as_index=False).apply(lambda group: group.ffill())

但是我想用最后三个值的平均值，我真的想不出来......

提前致谢！

Answer 1

尝试这个

# average of the last 3 values for each country-prod pair with same index as df
filler = df.groupby(['country', 'prod'])['$/unit'].transform(lambda x: x.dropna().tail(3).mean())
# fill missing values by filler
df['$/unit'].fillna(filler, inplace=True)
df