Python用行组的平均值填充空单元格答案

【问题标题】：Python Fill empty cells with average for row's groupPython用行组的平均值填充空单元格
【发布时间】：2021-04-11 17:46:51
【问题描述】：

我基本上有一个包含两列的 csv 文件：PLACE（字符串）和数量（int）。我的一些数量行是空的，我想用 PLACE 组的 AVERAGE 填充它们。

例如：

地点、数量

澳大利亚，4

澳大利亚，2

美国，3

澳大利亚，

您可以看到一个“澳大利亚”没有关联的数量。我希望“AUS”的那一行具有所有具有值的“AUS”行的平均值。我将如何在 python 中执行此操作？我在下面试过这个，但它没有做任何事情。也许是因为我用 NaN 填充了 NA，它没有填充？

import pandas as pd
import csv
# READ THE DATA FILES
csv_file = open('MY_CSV.csv')
df = pd.read_csv(csv_file)


# fill all NAs and replace with the average of that PLACE
AverageReplace = df.groupby('PLACE')['QUANTITY'].mean()
df['QUANTITY'].fillna(AverageReplace, inplace=True)
df.head()

【问题讨论】：

标签： python pandas jupyter

【解决方案1】：


y=a.fillna(0).groupby('PLACE').agg('mean')['Quantity']

a['Quantity'] = a[['PLACE','Quantity']].apply(lambda x: y[x['PLACE']] if np.isnan(x['Quantity']) else x['Quantity'],axis=1)

试试这个。它适用于我的系统

【讨论】：

是的，谢谢。但这究竟是如何工作的呢？我只是没有得到 lambda （第二行）和最后一位你有“else x['quantity'],axis =1”
lambda 函数是内联函数。发生的情况是，它需要由两列组成的每一行并检查该行中的数量是否为空。如果它为空，它将用为该行中的位置计算的平均值替换空值。如果您打印所有内容，您可能会更好地理解

【解决方案2】：

下面是另一种方法。

import numpy as np
import pandas as pd

data = {'Place':['Australia', 'Australia', 'USA', 'Australia'], 'Quantity':[4,2,3,np.nan] }

df = pd.DataFrame(data)

df['Quantity'] = df['Quantity'].fillna(df[df['Place']=='Australia']['Quantity'].mean())

【讨论】：