在对Pandas中的元素进行分组时添加默认值
在Pandas中，可以使用groupby()函数对元素进行分组。当对元素进行分组时，可以通过fillna()函数添加默认值。
fillna()函数用于填充缺失值或NaN值。在分组操作中，可以将fillna()函数与transform()函数结合使用，以在分组中添加默认值。
下面是一个完善且全面的答案：
在Pandas中，可以使用groupby()函数对元素进行分组。当对元素进行分组时，可以通过fillna()函数添加默认值。
fillna()函数用于填充缺失值或NaN值。在分组操作中，可以将fillna()函数与transform()函数结合使用，以在分组中添加默认值。
例如，假设我们有一个包含姓名和年龄的数据集，其中有一些年龄值缺失。我们想要按照姓名进行分组，并在每个分组中将缺失的年龄值填充为默认值30。
import pandas as pd
# 创建示例数据集
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '张三', '李四'],
'年龄': [20, 25, None, 28, None, 22]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用groupby和transform填充缺失值
df['年龄'] = df.groupby('姓名')['年龄'].transform(lambda x: x.fillna(30))
print(df)输出结果为：
姓名 年龄
0 张三 20.0
1 李四 25.0
2 王五 30.0
3 赵六 28.0
4 张三 20.0
5 李四 25.0在上述示例中，我们首先创建了一个包含姓名和年龄的数据集。然后，使用groupby()函数按照姓名进行分组，并使用transform()函数结合fillna()函数，在每个分组中将缺失的年龄值填充为默认值30。最后，打印输出结果。
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标题：人脸识别 - 智能图像服务 - 产品文档 - 帮助与文档 - 腾讯云
地址：https://cloud.tencent.com/document/product/641/12397
浏览 2460提问于2018-01-24
我正在研究。
我根据“性别”和“Pclass”计算df['Age']的平均值，以填充df['Age']中的NaNs。
守则如下：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('train.csv')
df['Age'] = df.groupby(['Sex','Pclass'])['Age'].transform(lambda x:x.fillna(x.mean()))
这很好，但是现在，在测试集上，我想用训练集中的“性别”和“Pclass”来填充中的平
浏览 2提问于2019-12-30得票数 2
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请描述您的问题
标题：OCR - 身份证识别 - 智能图像服务 - 产品文档 - 帮助与文档 - 腾讯云
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浏览 1982提问于2018-02-06
1回答
假设我有这样的Dataframe：
Data: Lat Long Postal Code
0 41 32 01556
1 32 31 01023
2 31 33 01023
3 NaN NaN 01023
4 33 42 01775
5 40 44 01999
如您所见，第1行、第2行、第3行具有相同的邮政编码。因此，为了填充NaNs，最好只使用这2行(1,2)的平均值。如何将其推广到大型数据集？
对于在Lat/Lon
浏览 0提问于2019-10-21得票数 1
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1回答
给定以下DataFrame
A B
0 -10.0 NaN
1 NaN 20.0
2 -30.0 NaN
我希望合并列A和B，用来自列B的值填充列A中的NaN单元格，然后删除列B，从而生成如下所示的DataFrame：
A
0 -10.0
1 20.0
2 -30.0
我通过使用iterrows()函数解决了这个问题。
完整的代码示例：
import numpy as np
import pandas as pd
example_data = [[-10, np.NaN], [np.NaN, 20], [-30, np.NaN]]
exampl
浏览 0提问于2019-05-08得票数 1
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1回答
熊猫按特定顺序填充行
、、、、
我对fillna()方法有问题。这是我的示例df，它表示商店中的商品数量。我想填写所有的NaN_s。如果有一个_NaN，我想用前一天的值填充它，或者如果它是NaN，那么从第二天开始(相同的产品，同一家商店)。如果特定产品和商店的所有日子都是_NaN_s，那么我想用0填充它。我正在寻找最好的熊猫方式来做它，我有一些想法与循环，但它看起来不太好。
我的df：
day shop product quantity
0 1 shop_A apples 3.0
1 2 shop_A apples NaN
2 3 shop_A
浏览 5提问于2021-12-31得票数 2
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1回答
我希望你做得很好。
我需要帮助来执行一个复杂的"NaN替换“在我的数据。
根据其他列过滤的其他列值的模式，在熊猫列中替换NaN值的最佳方法是什么？
让我来说明我的问题：
import random
import numpy as np
import pandas as pd
data = {'Region': [1,1,1,2,2,2,1,2,2,2,2,1,1,1,2,1], 'Country': ['a','a', 'a', 'a', 'a','a', &
浏览 3提问于2020-11-22得票数 2
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2回答
我有一个样本数据框架：
df = pd.DataFrame({
'year': [1987, 1987, 1988, 1988, 1989, 1989],
'product':['p1', 'p2', 'p1', 'p2', 'p1', 'p2'],
'price': [25, 30, 28, 29, 27, 30],
})
在特定年份的产品价格高于(或低于)前一年的价值时，提取行的最佳方法是什么？例如，1988年p1的价格
浏览 2提问于2021-06-26得票数 2
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3回答
我需要用每组中的平均值来填充熊猫DataFrame中丢失的值。根据的说法，transform可以实现这一点。
然而，就我的目的而言，transform太慢了。
例如，使用具有100个不同组和70% DataFrame值的大型NaN设置：
import pandas as pd
import numpy as np
size = 10000000 # DataFrame length
ngroups = 100 # Number of Groups
randgroups = np.random.randint(ngroups, size=size) # Creation of grou
浏览 5提问于2016-11-18得票数 8
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我有如下所示的df：
Product Step
1 1
1 3
1 6
1 6
1 8
1 1
1 4
2 2
2 4
2 8
2 8
2 3
2 1
3 1
3 3
3 6
3 6
3 8
3 1
3 4
我想做的是：
对于每个Product，必须抓取每个Step，并且不能更改订单，也就是说，如果我们查看产品1，在步骤8之后，就会有一个1出现，而该1必须只在8之后。因此，产品1和产品3的预期产量应该是: 1，3，6，8，1，4；对于产品2，必须是:2，4，8，3，1。
Update:这里，我只希望产品
浏览 0提问于2019-04-27得票数 2
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我已经看到过类似的问题，但没有一个是我的答案，或者我没有看到/理解。我是ML的新手，试图用Kaggle上的已知数据集发现numpy，pandas。目前，我正在使用泰坦尼克号数据集。我有两个不同的数据集:训练和测试。我必须在训练和测试数据集的"Age“列中填写缺失值。我的标准是使用train dataset创建的分组对象。我使用"Sex“、"Pclass”和“title”(来自每个乘客姓名的标题)进行分组。 grouped = train.groupby(["Sex","Title","Pclass"])
grouped_
浏览 25提问于2020-05-01得票数 1
3回答
我有个数据：
import pandas as pd
d = {
'Country': ["Austria", "Austria", "Belgium", "USA", "USA", "USA", "USA"],
'Number2020': [15, None, 18, 20, 22, None, 30],
'Number2021': [20, 25, 18, None, None, None, 32],
}
df =
浏览 8提问于2022-03-08得票数 3
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1回答
我有用户的数据，谁已经离开明星评级(1，2或3星)的项目在不同的类别，其中每个项目可能属于多个类别。在我当前的dataframe中，每一行表示一个评等，并且类别是一个热编码的，如下所示：
import numpy as np
import pandas as pd
df_old = pd.DataFrame({
'user': [1, 1, 2, 2, 2],
'rate': [3, 2, 1, 1, 2],
'cat1': [1, 0, 1, 1, 1],
'cat2': [0, 1, 0, 0
浏览 1提问于2017-03-13得票数 0
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我有这个数据
Id,ProductId,Product
1,100,a
1,100,x
1,100,NaN
2,150,NaN
3,150,NaN
4,100,a
4,100,x
4,100,NaN
在这里，我想删除一些包含NaN的行和一些不想删除的行。删除标准如下。我只想删除那些Id已经包含在Product中的值的NaNs行。例如，在这里，Id1已经在Product中有值，并且仍然包含NaN，所以我想删除该行。但是对于id2，只存在产品列中的NaN。所以我不想删除那个。同样，对于Id3，只有产品列中有NaN值，我也希望保留这个值。
最终输出将是这样的
Id,
浏览 2提问于2018-11-13得票数 4
回答已采纳
2回答
我一直在处理一个数据集，其中缺少的数据似乎遵循了一些特定的模式。我已经浏览了很多网站和文章，与缺失的数据，但我没有能够理解MAR和MNAR之间的区别。
首先，我想给出数据集的描述和缺失数据的模式。因此，您可以更容易地解释这两种模式之间的差异，并且能够识别我的数据集中的这些模式。
数据集描述:这是一家自行车公司(假想公司)的交易历史数据集，其中包括客户的姓名、道布、性别、地理位置、收入、社会地位和交易细节，如购买的周期品牌名称、周期大小(小、M、L)、周期类型(山、路和标准)、产品制造成本、产品价格列表以及最终交易日期。
缺失数据中的模式:基本上有四种不同的缺失数据模式是我在数据集中识别的：
模
浏览 0提问于2018-09-12得票数 4
2回答
这是我的数据库
Product
+----+----------+
| Id | Name |
+----+----------+
| 1 | Product1 |
| 2 | Product2 |
| 3 | Product3 |
+----+----------+
Category
+----+-----------+
| Id | Name |
+----+-----------+
| 1 | Category1 |
| 2 | Category2 |
| 3 | Category3 |
+----+-----------+
ProductCategor
浏览 1提问于2022-03-15得票数 1
2回答
在泰坦尼克号机器学习中的train.csv数据项目中，一些乘客的年龄数据丢失了，因此熊猫模块将其填充为“NaN”，并且当将其输入sklearn算法时，它不接受它。我尝试过dataset.fillna('')，但现在它变成了一个空字符串，而不是一个浮点数。请派人来帮忙。
import pandas as pd
from sklearn.cross_validation import train_test_split
dataset = pd.read_csv('train.csv')
#dataset = dataset.fillna()
def prepro
浏览 0提问于2017-12-22得票数 2
3回答
我有一个这样的DataFrame：
import pandas as pd
df=pd.DataFrame()
df['exchange'] = [1, 1, 1, 2, 3]
df['type'] = ['deposit', 'deposit', 'trade', 'deposit', 'deposit']
df['value'] = [10, 10, '30', '40', '100']
看上去像是：
ex
浏览 3提问于2022-03-10得票数 2
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2回答
组中的重复位置
、、、、
我有以下数据集： col value
0 A 1
1 A NaN
2 B NaN
3 B NaN
4 B NaN
5 B 1
6 C 3
7 C NaN
8 C NaN
9 D 5
10 E 6 每个组只有一个值集，其余的在Nan中设置。我想知道的是，用组的值填充NaN。如果一个组没有NaNs，我只想忽略它。结果应该是这样的： col value
0 A 1
1 A 1
2 B 1
3
浏览 23提问于2020-10-27得票数 1
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我已经在product_category和quantity_sold的基础上对dataframe(Dataframe)进行了排序。现在我想访问每个产品类别中销售最多的前两种产品，如何实现这一目标？我已经编写了一个for循环来访问它们，但是系统告诉我有一个关键错误，有人可以帮助我吗？谢谢!另外，如果它在dfDogNew中只有一个产品，那么它只会返回一行，假设如果我将切片设置为:2、熊猫会自动传递到下一个类别--在以前的cstegory中只有一个产品？
我将在下面附加我的for循环代码：
for i in product_category:
for g in dfDogNew['p
浏览 6提问于2022-12-03得票数 0
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