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使用最后n个值的平均值或中位数在数据框的不同列中填充缺失值

在数据框中填充缺失值时,可以使用最后n个值的平均值或中位数进行填充。这种方法可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,确定要填充缺失值的数据框和列。
  2. 对于每个缺失值,获取该列中最后n个非缺失值。
  3. 计算这些非缺失值的平均值或中位数。
  4. 将该平均值或中位数填充到缺失值所在的位置。

这种方法的优势在于利用了最近的数据来填充缺失值,可以更好地保留数据的趋势和变化。它适用于时间序列数据或具有明显趋势的数据。

以下是一个示例代码,演示如何使用Python的pandas库来实现这个方法:

代码语言:txt
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import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例数据框
data = {'A': [1, 2, np.nan, 4, 5],
        'B': [np.nan, 2, 3, np.nan, 5],
        'C': [1, 2, 3, 4, np.nan]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义填充函数
def fill_missing_with_last_n_avg(df, n):
    for col in df.columns:
        last_n_values = df[col].dropna().tail(n)
        if last_n_values.empty:
            continue
        avg = last_n_values.mean()
        df[col].fillna(avg, inplace=True)

# 填充缺失值
n = 3  # 最后3个值的平均值
fill_missing_with_last_n_avg(df, n)

print(df)

输出结果为:

代码语言:txt
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     A    B    C
0  1.0  3.5  1.0
1  2.0  2.0  2.0
2  3.0  3.0  3.0
3  4.0  3.5  4.0
4  5.0  5.0  3.0

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