[英]How can i fill nan values in a df using group mean?
我可以根據以下python代碼填充數值的缺失數據
df.fillna(df.select_dtypes(include='number').mean().iloc[0], inplace=True)
但這只會讓南充滿整體平均值。 我有一個包含分類變量的列，我需要根據此列中的類別填充平均值。
您可以使用groupby().transform()將組的平均值放置在每一行，然后您可以fillna ：
df.fillna(df.groupby('category_column').transform('mean'), inplace=True)
如何通過在 python 中使用 for 循環用平均值填充 NaN 值
[英]how can I fill NaN values with mean by using a for loop in python
使用 df.resample 時如何使 NaN 值總和為 NaN 而不是 0？
[英]How can I make NaN values sum to NaN rather than 0 when using df.resample?
如何使用其上方值的平均值填充數據框中的 NaN 值？
[英]How can I fill NaN values in a dataframe with the average of the values above it?
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