在Pandas中输入缺失值的组平均值

在Pandas中，可以使用fillna()函数来填充缺失值，并且可以使用groupby()函数按照指定的列进行分组计算平均值。以下是完善且全面的答案：

在Pandas中，要输入缺失值的组平均值，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入Pandas库：首先需要导入Pandas库，可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

1. 读取数据：将数据读取到Pandas的DataFrame中，可以使用read_csv()函数或其他适用的函数，例如：

data = pd.read_csv('data.csv')

1. 填充缺失值：使用fillna()函数填充缺失值，可以将缺失值替换为组平均值。首先，需要使用groupby()函数按照指定的列进行分组，然后使用transform()函数计算每个组的平均值，并使用fillna()函数填充缺失值。以下是示例代码：

data['列名'] = data.groupby('分组列名')['列名'].transform(lambda x: x.fillna(x.mean()))

其中，'列名'是需要填充缺失值的列名，'分组列名'是用于分组的列名。

1. 输出结果：填充完缺失值后，可以使用to_csv()函数将结果保存到文件或进行其他操作，例如：

data.to_csv('filled_data.csv', index=False)

以上是在Pandas中输入缺失值的组平均值的完善且全面的答案。

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