在Pandas中将基于多个条件的值替换为groupby mean

在Pandas中，可以使用groupby和transform函数来将基于多个条件的值替换为groupby的mean值。

首先，我们需要使用groupby函数将数据按照条件进行分组。然后，使用transform函数将每个分组的值替换为该分组的mean值。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
        'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将基于多个条件的值替换为groupby mean
df['C'] = df.groupby(['A', 'B'])['C'].transform('mean')

print(df)

输出结果如下：

     A    B    C   D
0  foo  one  4.5  10
1  bar  one  6.0  20
2  foo  two  5.0  30
3  bar  two  4.0  40
4  foo  two  5.0  50
5  bar  one  6.0  60
6  foo  two  5.0  70
7  foo  one  4.5  80

在这个例子中，我们根据列'A'和列'B'进行分组，并将列'C'的值替换为每个分组的mean值。最终得到的结果是每个分组的mean值被广播到相应的行。

Pandas是一个强大的数据处理和分析库，适用于数据清洗、转换、分组、聚合等操作。它提供了丰富的功能和灵活的API，使得数据处理变得简单和高效。

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