尝试用fill and ()和groupby()填充NaN

在云计算领域，fillna()和groupby()是数据处理和分析中常用的函数，可以用来填充NaN（缺失值）并进行分组。

1. fillna()函数是用来填充缺失值的。当处理数据时，经常会遇到缺失值的情况，缺失值可能会影响数据分析和模型训练的结果。fillna()函数可以根据指定的方法或数值来填充缺失值，常见的方法包括用均值、中位数、众数等填充。具体使用方式如下：
   • df.fillna(value)：用指定的数值value填充缺失值。例如，df.fillna(0)将缺失值填充为0。
   • df.fillna(method='ffill')：使用前一个非缺失值进行向前填充。
   • df.fillna(method='bfill')：使用后一个非缺失值进行向后填充。
   • 更多参数和用法请参考官方文档：pandas.DataFrame.fillna

• groupby()函数是用来进行数据分组和聚合操作的。在数据分析中，经常需要按照某些条件将数据分组，并对每个分组进行统计计算，如求和、平均值等。groupby()函数可以根据指定的列或条件将数据分组，然后进行聚合操作。具体使用方式如下：
  • df.groupby(by=column_name)：按照指定的列column_name进行分组。
  • df.groupby(by=[column1, column2])：按照多个列进行分组。
  • df.groupby(by=column_name).agg(function)：对每个分组应用指定的聚合函数function，如sum()、mean()等。
  • 更多参数和用法请参考官方文档：pandas.DataFrame.groupby

这两个函数的应用场景举例：

• fillna()的应用场景：当处理数据时，经常会遇到缺失值的情况。例如，一份销售数据中可能有部分产品的销售量缺失，可以使用fillna()将缺失值填充为均值或中位数，以保证数据的完整性和准确性。
• groupby()的应用场景：当需要对大量数据进行分组并进行统计分析时，可以使用groupby()函数。例如，在一份学生成绩数据中，可以按照班级或科目进行分组，并计算每个班级或科目的平均成绩。

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