Bagaimana untuk Mengisi Nilai DataFrame yang Hilang dengan Cara Kumpulan Menggunakan `transform`?

Mengisi Nilai Hilang dengan Min Kumpulan menggunakan Transform

Dalam DataFrame dengan nilai yang tiada, adalah perkara biasa untuk mengisinya dengan nilai yang bermakna. Satu pendekatan ialah mengira nilai min bagi setiap kumpulan.

Pertimbangkan DataFrame berikut:

df = pd.DataFrame({
    "value": [1, np.nan, np.nan, 2, 3, 1, 3, np.nan, 3],
    "name": ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C']
})

Matlamatnya adalah untuk mengisi semua nilai "NaN" dengan nilai min dalam " masing-masing. nama" kumpulan.

Untuk mencapai ini, kita boleh menggunakan fungsi transformasi dalam kombinasi dengan operasi kumpulan. Fungsi transformasi menggunakan transformasi tertentu kepada setiap kumpulan, manakala operasi kumpulan mengikut membahagikan DataFrame kepada kumpulan berdasarkan lajur tertentu (dalam kes ini, "nama").

Inilah penyelesaiannya:

grouped = df.groupby("name").mean()
df["value"] = df.groupby("name").transform(lambda x: x.fillna(x.mean()))

Fungsi fillna mengisi nilai yang tiada dengan nilai yang ditentukan (dalam kes ini, min). Fungsi lambda memastikan bahawa min dikira untuk setiap kumpulan sebelum mengisi.

DataFrame yang terhasil akan mempunyai nilai yang tiada diisi dengan nilai min untuk setiap kumpulan:

  name  value
0    A      1
1    A      1
2    B      2
3    B      2
4    B      3
5    B      1
6    C      3
7    C      3
8    C      3

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengisi Nilai DataFrame yang Hilang dengan Cara Kumpulan Menggunakan `transform`?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!