今天小编就为大家分享一篇Python Pandas实现数据分组求平均值并填充nan的示例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
Python实现按某一列关键字分组，并计算各列的平均值，并用该值填充该分类该列的nan值。
DataFrame数据格式
fillna方式实现
groupby方式实现
DataFrame数据格式
以下是数据存储形式：
fillna方式实现
1、按照industryName1列，筛选出业绩
2、筛选出相同行业的Series
3、计算平均值mean，采用fillna函数填充
4、append到新DataFrame中
5、循环遍历行业名称，完成2,3,4步骤
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方式实现
采用groupby计算，详细见代码注释
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':['农业1','农业1','农业1','农业2','农业2','农业4','农业2','农业3']}, columns=['code','value','value2','indstry'], index=list('ABCDEFGH')) # 只留下需要处理的列 cols = [col for col in df.columns if col not in['code','indstry']] # 分组的列 gp_col = 'indstry' # 查询nan的列 df_na = df[cols].isna() # 根据分组计算平均值 df_mean = df.groupby(gp_col)[cols].mean() print(df) # 依次处理每一列 for col in cols: na_series = df_na[col] nam<a style="color:transparent">来源gao($daima.com搞@代@#码(网</a>es = 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进行赋值 df.loc[na_series,col] = t print(df)
code value value2 indstry A 1 NaN 5.0 农业1 B 2 5.0 NaN 农业1 C 3 7.0 7.0 农业1 D 4 8.0 NaN 农业2 E 5 9.0 9.0 农业2 F 6 10.0 10.0 农业4 G 7 11.0 11.0 农业2 H 8 12.0 12.0 农业3 code value value2 indstry A 1 6.0 5.0 农业1 B 2 5.0 6.0 农业1 C 3 7.0 7.0 农业1 D 4 8.0 10.0 农业2 E 5 9.0 9.0 农业2 F 6 10.0 10.0 农业4 G 7 11.0 11.0 农业2 H 8 12.0 12.0 农业3
以上这篇Python Pandas实现数据分组求平均值并填充nan的示例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持gaodaima搞代码网。
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