如何解决如何用大pandas的groupby输出来填充?
df['D'].fillna(df.groupby(['A','B','C'])['D'].transform('mean'))
会比 apply
In [2400]: df
Out[2400]:
A B C D
0 1 1 1 1.0
1 1 1 1 NaN
2 1 1 1 3.0
3 3 3 3 5.0
In [2401]: df['D'].fillna(df.groupby(['A','B','C'])['D'].transform('mean'))
Out[2401]:
0 1.0
1 2.0
2 3.0
3 5.0
Name: D, dtype: float64
In [2402]: df['D'] = df['D'].fillna(df.groupby(['A','B','C'])['D'].transform('mean'))
In [2403]: df
Out[2403]:
A B C D
0 1 1 1 1.0
1 1 1 1 2.0
2 1 1 1 3.0
3 3 3 3 5.0
细节
In [2396]: df.shape
Out[2396]: (10000, 4)
In [2398]: %timeit df['D'].fillna(df.groupby(['A','B','C'])['D'].transform('mean'))
100 loops, best of 3: 3.44 ms per loop
In [2397]: %timeit df.groupby(['A','B','C'])['D'].apply(lambda x: x.fillna(x.mean()))
100 loops, best of 3: 5.34 ms per loop
解决方法
我有一个具有4列(A,B,C,D)的数据框。D有一些NaN条目。我想用具有相同A,B,C值的D的平均值填充NaN值。
例如,如果A,B,C,D的值分别为x,y,z和Nan,那么我想将NaN值替换为A,B,C值的行的D平均值分别是x,y,z。
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