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有没有办法计算数据帧每一列中NA的百分比,但是df被分成不同的组?

是的,可以通过使用groupby方法将数据帧(df)分组,然后在每个组上计算每列中缺失值(NA)的百分比。

以下是实现此操作的步骤:

  1. 使用groupby方法将数据帧(df)按照需要的列进行分组。例如,如果要按照"Group"列分组,则可以使用df.groupby('Group')
  2. 对每个组应用一个自定义的函数来计算缺失值的百分比。可以使用apply方法来应用函数。例如,可以使用df.groupby('Group').apply(lambda x: x.isna().sum() / len(x))来计算每个组中每列的缺失值百分比。
  3. 结果将是一个包含每个组和相应缺失值百分比的数据帧。

示例代码如下:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 假设df为包含"Group"列和其他数据列的数据帧
df = pd.DataFrame({'Group': ['A', 'A', 'B', 'B'],
                   'Column1': [1, 2, None, 4],
                   'Column2': [5, None, 7, None],
                   'Column3': [None, 8, 9, None]})

# 按照"Group"列分组,并计算每列的缺失值百分比
result = df.groupby('Group').apply(lambda x: x.isna().mean())

print(result)

输出结果如下:

代码语言:txt
复制
      Column1  Column2  Column3
Group                           
A         0.0      0.5      0.5
B         0.5      0.5      0.5

在这个例子中,数据帧(df)被按照"Group"列分成了两个组,然后计算了每个组中每列的缺失值百分比。请注意,缺失值的百分比是针对每个组内的每列计算的。

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