如何根据变化的列值进行均值(pd.fillna())？

根据变化的列值进行均值的方法是使用pandas库中的fillna()函数。fillna()函数可以用来填充缺失值，其中可以指定不同列的不同填充值。

具体步骤如下：

1. 导入pandas库：import pandas as pd
2. 读取数据：df = pd.read_csv('data.csv')，其中'data.csv'是你的数据文件名。
3. 使用fillna()函数进行填充：df.fillna(value, inplace=True)，其中value是你要填充的值，inplace=True表示在原数据上进行修改。
4. 根据变化的列值进行均值计算：df.groupby('column_name')['value_column'].mean()，其中'column_name'是变化的列名，'value_column'是要计算均值的列名。

举例说明： 假设我们有一个数据集，包含两列：'category'和'value'，其中'category'列的值可能会变化。我们想要根据不同的'category'计算'value'的均值。

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 填充缺失值
df.fillna(0, inplace=True)

# 根据变化的列值进行均值计算
mean_values = df.groupby('category')['value'].mean()

print(mean_values)

在这个例子中，我们假设缺失值用0进行填充，然后根据'category'列的不同值计算'value'的均值。

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