使用类似的行填充 python pandas 数据框中的缺失行

Question

假设我有这种数据框：

Data:   Lat    Long   Postal Code
    0   41     32     01556
    1   32     31     01023
    2   31     33     01023
    3   NaN    NaN    01023
    4   33     42     01775
    5   40     44     01999

如您所见，第 1、2、3 行的邮政编码相同。因此，为了填充 NaN，最好只使用这 2 行 (1,2) 的平均值。 我如何将其推广到大型数据集？

• 对于在 Lat/Long 中包含 NaN 数据的每一行，
  • 查找具有相同邮政编码的其他行
  • 然后计算平均值
  • 并使用它来替换 NaN

Answer 1

IIUC，

groupby、transform、fillna()

我们首先选择数据框的一部分并使用fillna 仅填充缺失值，我们不想覆盖任何现有数据。

然后我们利用groupby 功能按照您的要求按邮政编码分组。

我们使用transform 方法返回您的数据及其原始索引和长度。

我们将其分配给您的列，结果如下。

   df[["Lat", "Long"]] = df[["Lat", "Long"]].fillna(
    df.groupby("Postal Code")["Lat", "Long"].transform("mean"))
    print(df)
          Data   Lat  Long  Postal Code
    0     0  41.0  32.0         1556
    1     1  32.0  31.0         1023
    2     2  31.0  33.0         1023
    3     3  31.5  32.0         1023
    4     4  33.0  42.0         1775
    5     5  40.0  44.0         1999