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グループ平均を使用して Pandas DataFrame の欠損値を代入するにはどうすればよいですか?

Mary-Kate Olsen
リリース: 2024-12-16 12:34:15
オリジナル
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How Can I Impute Missing Values in Pandas DataFrames Using Group Means?

Pandas DataFrames でのグループ平均による欠損値の代入

データ操作タスクでは、NaN として示される欠損値が発生することがよくあります。この問題に対処するための 1 つのアプローチは、これらの欠損値を特定のグループ内で計算された平均値で埋めることです。

サンプル データフレームを考えてみましょう:

name value
A 1
A NaN
B NaN
B 2
B 3
B 1
C 3
C NaN
C 3

私たちの目標は、NaN を置き換えることです。対応するグループの値は「値」の平均値となります。これを実現するには、transform() メソッドを利用します。

mean_values = df.groupby('name').transform(lambda x: x.fillna(x.mean()))
df["value"] = mean_values
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実行後、データフレームが更新されます。

name value
A 1
A 1
B 2
B 2
B 3
B 1
C 3
C 3
C 3

各 NaN 値は、それぞれのグループ平均値に置き換えられます。 、さらなる分析のためにデータの整合性を維持します。

以上がグループ平均を使用して Pandas DataFrame の欠損値を代入するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ソース:php.cn
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