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Python實(shí)現(xiàn)按某一列關(guān)鍵字分組,并計(jì)算各列的平均值,并用該值填充該分類該列的nan值。
DataFrame數(shù)據(jù)格式
fillna方式實(shí)現(xiàn)
groupby方式實(shí)現(xiàn)
DataFrame數(shù)據(jù)格式
以下是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)形式:
fillna方式實(shí)現(xiàn)
1、按照industryName1列,篩選出業(yè)績
2、篩選出相同行業(yè)的Series
3、計(jì)算平均值mean,采用fillna函數(shù)填充
4、append到新DataFrame中
5、循環(huán)遍歷行業(yè)名稱,完成2,3,4步驟
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方式實(shí)現(xiàn)
采用groupby計(jì)算,詳細(xì)見代碼注釋
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':['農(nóng)業(yè)1','農(nóng)業(yè)1','農(nóng)業(yè)1','農(nóng)業(yè)2','農(nóng)業(yè)2','農(nóng)業(yè)4','農(nóng)業(yè)2','農(nóng)業(yè)3']}, columns=['code','value','value2','indstry'], index=list('ABCDEFGH')) # 只留下需要處理的列 cols = [col for col in df.columns if col not in['code','indstry']] # 分組的列 gp_col = 'indstry' # 查詢nan的列 df_na = df[cols].isna() # 根據(jù)分組計(jì)算平均值 df_mean = df.groupby(gp_col)[cols].mean() print(df) # 依次處理每一列 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進(jìn)行賦值 df.loc[na_series,col] = t print(df)
code value value2 indstry A 1 NaN 5.0 農(nóng)業(yè)1 B 2 5.0 NaN 農(nóng)業(yè)1 C 3 7.0 7.0 農(nóng)業(yè)1 D 4 8.0 NaN 農(nóng)業(yè)2 E 5 9.0 9.0 農(nóng)業(yè)2 F 6 10.0 10.0 農(nóng)業(yè)4 G 7 11.0 11.0 農(nóng)業(yè)2 H 8 12.0 12.0 農(nóng)業(yè)3 code value value2 indstry A 1 6.0 5.0 農(nóng)業(yè)1 B 2 5.0 6.0 農(nóng)業(yè)1 C 3 7.0 7.0 農(nóng)業(yè)1 D 4 8.0 10.0 農(nóng)業(yè)2 E 5 9.0 9.0 農(nóng)業(yè)2 F 6 10.0 10.0 農(nóng)業(yè)4 G 7 11.0 11.0 農(nóng)業(yè)2 H 8 12.0 12.0 農(nóng)業(yè)3
以上這篇Python Pandas實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分組求平均值并填充nan的示例就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持億速云。
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