如何根据组中另一列的值来填充np.nan列？

根据组中另一列的值来填充np.nan列可以通过使用pandas库中的groupby和transform函数来实现。具体步骤如下：

1. 导入必要的库：

import pandas as pd
import numpy as np

1. 创建一个示例数据集：

data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'Value': [1, np.nan, 3, np.nan, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

1. 使用groupby和transform函数根据组中的非空值计算每个组的平均值：

df['Mean'] = df.groupby('Group')['Value'].transform(lambda x: x.mean())

1. 使用fillna函数将np.nan列填充为每个组的平均值：

df['Value'] = df['Value'].fillna(df['Mean'])

完成上述步骤后，np.nan列将根据组中另一列的值被填充为每个组的平均值。

这种方法的优势是可以根据组中的其他列的值进行填充，而不仅仅是根据组中另一列的值。适用场景包括数据清洗、数据预处理等。

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